hough.rar_MATLAB直线提取_hough变换_hough变换圆_hough提取直线

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5星 · 超过95%的资源 7 浏览量 2022-07-14 21:17:59 上传评论收藏 808B RAR 举报

在图像处理领域，Hough变换是一种非常重要的技术，主要用于检测图像中的几何形状，尤其是直线和圆。本资源提供的是MATLAB实现的Hough变换代码，能够帮助用户从图像中提取直线和圆。以下是对Hough变换及其在MATLAB中应用的详细解释。一、Hough变换基本原理 Hough变换的核心思想是将图像空间中的几何形状（如直线或圆）与参数空间中的直线或圆参数对应起来。对于直线，参数通常表示为y = mx + c的形式，其中m是斜率，c是截距。在参数空间中，每一点代表图像空间中可能的一条直线。通过将图像中所有像素点映射到参数空间，累积投票，当某一线参数得到足够多的投票，就表明这条线在原始图像中可能存在。二、Hough变换直线检测 1. 预处理：对输入图像进行灰度化和边缘检测，常用的边缘检测算法有Canny、Sobel等。 2. 构建Hough空间：创建一个二维数组，其行数对应于可能的斜率值，列数对应于可能的截距值。 3. 投票：遍历边缘检测后的图像，对每个边缘点，根据其坐标(x, y)，在Hough空间中对应的直线参数(m, c)处进行投票。 4. 边缘检测：在Hough空间中寻找局部最大值，这些点对应于图像中的直线。 5. 反向映射：将Hough空间中的局部最大值转换回图像空间，得到最终的直线。三、Hough变换圆检测对于圆的检测，Hough变换参数空间是三维的，因为一个圆可以用三个参数来描述：(x0, y0, r)，其中(x0, y0)是圆心坐标，r是半径。每个参数空间的点对应于图像中的一个可能的圆。投票过程类似，只是更复杂，需要考虑所有可能的半径和中心位置。四、MATLAB实现 MATLAB提供了`imlintrafo`和`imgcirctrafo`函数用于实现直线和圆的Hough变换，但资源中提供的`hough.m`文件可能是作者自定义的实现。这个函数可能包含了预处理、投票、查找峰值和反向映射等步骤。使用时，你需要将边缘检测后的图像作为输入，然后调用这个函数，它会返回Hough变换的结果，可能包括参数空间的图像和检测到的直线或圆的参数。五、应用与扩展 Hough变换广泛应用于工业检测、医学成像、交通标志识别等领域。除了直线和圆，还可以扩展到其他形状，如椭圆、多边形等。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地结合其他算法，如形态学操作、滤波器等，进一步优化结果。 Hough变换是图像处理中一种强大而灵活的工具，MATLAB中的实现使得这一技术的使用变得更加便捷。通过学习和理解`hough.m`的源代码，你可以更好地掌握Hough变换的原理，并在实际项目中灵活应用。

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% p:阈值，0，1之间的数 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % output % hough_space:参数空间，h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数 % hough_circl:二值图像，检测到的圆 % para:检测到的圆的圆心、半径 [m,n] = size(BW); size_r = round((r_max-r_min)/step_r)+1; size_angle = round(2*pi/step_angle); hough_space = zeros(m,n,size_r); [rows,cols] = find(BW); ecount = size(rows); % Hough变换 % 将图像空间(x,y)对应到参数空间(a,b,r) % a = x-r*cos(angle) % b = y-r*sin(angle) for i=1:ecount for r=1:size_r for k=1:size_angle a = round(rows(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*cos(k*step_angle)); b = round(cols(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*sin(k*step_angle)); if(a>0&a<=m&b>0&b<=n) hough_space(a,b,r) = hough_space(a,b,r)+1; end end end end % 搜索超过阈值的聚集点 max_para = max(max(max(hough_space))); index = find(hough_space>=max_para*p); length = size(index); hough_circle = false(m,n); for i=1:ecount for k=1:length par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2<(r_min+(par3-1)*step_r)^2+5&... (rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2>(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5) hough_circle(rows(i),cols(i)) = true; end end end % 打印检测结果 for k=1:length par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; par3 = r_min+(par3-1)*step_r; fprintf(1,'Center %d %d radius %d\n',par1,par2,par3); para(:,k) = [par1,par2,par3]; end