function?CVHomework1
????????I?=?imread（‘001.bmp‘）;
????????I=rgb2gray（I）

????????BW?=?canny_edge（I2.5）;
????????figure（1）
????????imshow（I）
????????figure（2）
????????imshow（BW）


%?Canny邊緣檢測的函數
%?Input:
%???a:?input?image
%???sigma:?Gaussian的均方差
function?e=canny_edge（asigma）

a?=?double（a）;?????%?將圖像像素數據轉換為double類型
[mn]?=?size（a）;
e?=?repmat（logical（uint8（0））mn）;??%?生成初始矩陣

OffGate?=?0.0001;??
Perc?=?0.7;
Th?=?0.4;

pw?=?1:30;?????????????%?hardcoding.?But?it‘s?large?enough?if?sigma?isn‘t?too?large
sig2?=?sigma?*?sigma;??%?方差

width?=?max（find（exp（-（pw.*pw）/（2*sig2））?>?OffGate））;??%?尋找截斷點

t?=?（-width:width）;
len?=?2*width+1;
t3=[t-0.5;t;t+0.5];

dgau?=?（-t.*exp（-（t.*t）/（2*sig2））/sig2）.‘;??????????????%?一階高斯函數的導數

ra?=?size（a1）;??%?圖像行數
ca?=?size（a2）;??%?圖像列數
ay?=?255*a;
ax?=?255*a‘;

ax?=?conv2（axdgau‘same‘）.‘;???%?高斯平滑濾波后的圖像的x方向梯度
ay?=?conv2（aydgau‘same‘）;?????%?高斯平滑濾波后的圖像的y方向梯度
mag?=?sqrt（（ax.*ax）+（ay.*ay））;??%?每個像素點的梯度強度

magmax?=?max（mag（:））;
if?magmax>0
????mag?=?mag/magmax;??%?歸一化
end

[countsx]?=?imhist（mag64）;????%?直方圖統計
high?=?min（find（cumsum（counts）>Perc*m*n））/64;
low?=?Th*high;

thresh?=?[low?high];???%?根據直方圖統計確定上下限

%?Nonmax-suppression
idxStrong?=?[];
for?dir?=?1:4
????Localmax?=?Findlocalmax（diraxaymag）;
????idxWeak?=?Localmax（mag（Localmax）>low）;
????e（idxWeak）?=?1;
????idxStrong?=?[idxStrong;?idxWeak（mag（idxWeak）>high）];
end

rstrong?=?rem（idxStrong-1m）+1;