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今天给大侠带来一本学习完收益颇多的数字图像处理的资料《冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版》.中文版(第二版)，请在“FPGA技术江湖”公众号内回复“ 冈萨雷斯数字图像处理”，可获取电子版书籍文件。话不多说，上货。
图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）：
1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab；
2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）；
3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）；
4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像；
5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）；
6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像；
7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”；
8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）；
9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹；
10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread('test1.bmp')；
11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)；
12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：
在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, 'sobel', 0.05);
>> g_log = edge(f, 'log', 0.003, 2.25);
>> g_canny = edge(f, 'canny', [0.04 0.10], 1.5);
13. 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像：
>> figure, imshow(g_sobel)
>> figure, imshow(g_log)
>> figure, imshow(g_canny)
14. 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像。
后续会持续更新，带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程，学习资源、项目资源、好文推荐等，希望大侠持续关注。
