应用霍夫变换方法，用matlab语言编写相应的程序

Posted 2023-04-09

对一幅256X256的256灰度级黑白图像，应用霍夫变换方法，用matlab语言编写相应的程序，判断图像中存在的直线和圆，并得出直线和圆的方程参数，给出程序清单和一个具体算例（存在直线和圆的图像可以自行设计）

RGB = imread('cankao.jpg');%jaynes-thesis
I=rgb2gray(RGB); % 图片用的是灰度图像，
[x,y]=size(I);
BW=edge(I);
figure;imshow(I);title('原图')
figure;imshow(BW);title('边缘检测图像')
rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2))+1; %由原图数组坐标算出ρ最大值，并取整数部分加1
%此值作为ρ，θ坐标系ρ最大值
accarray=zeros(rho_max,180); %定义ρ，θ坐标系的数组，初值为0。
%θ的最大值，180度
Theta=[0:pi/180:pi]; %定义θ数组，确定θ取值范围
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
%将θ值代入hough变换方程，求ρ值
rho=(m*cos(Theta(k)))+(n*sin(Theta(k)));
%将ρ值与ρ最大值的和的一半作为ρ的坐标值（数组坐标），这样做是为了防止ρ值出现负数
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%在ρθ坐标（数组）中标识点，即计数累加
accarray(rho_int,k)=accarray(rho_int,k)+1;
end
end
end
end
%figure;colormap gray;
%imagesc(accarray);title('hough变换后的图')
%xlabel('theta'), ylabel('rho');
%=====下面程序的显示效果没上面好=====%
�carray=uint8(accarray); %转换后会丢数据
%figure;imshow(accarray);title('hough变换后的图')
%xlabel('theta'), ylabel('rho');
%axis on, axis normal, hold on;
%=======利用hough变换提取直线======%
%寻找100个像素以上的直线在hough变换后形成的点
K=1; %存储数组计数器
for rho_n=1:rho_max %在hough变换后的数组中搜索
for theta_m=1:180
if accarray(rho_n,theta_m)>=10 %设定直线的最小值。
case_accarray_n(K)=rho_n; %存储搜索出的数组下标
case_accarray_m(K)=theta_m;
K=K+1;
end
end
end
%把这些点构成的直线提取出来,输出图像数组为I_out
I_out=zeros(x,y);
I_jiao_class=zeros(x,y);
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
rho=(m*cos(Theta(k)))+(n*sin(Theta(k)));
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%如果正在计算的点属于100像素以上点，则把它提取出来
for a=1:K-1
if rho_int==case_accarray_n(a)&k==case_accarray_m(a)%%%==gai==%%% k==case_accarray_m(a)&rho_int==case_accarray_n(a)
I_out(n,m)=BW(n,m);
I_jiao_class(n,m)=k;
end
end
end
end
end
end
figure;imshow(I_out);title('利用经典hough变换提取的图像');
%========hough变换=========%
%=====matlab自带函数========%
% 入口图像为 BW，出口图像为H
% [H,T,R] = hough(BW,'RhoResolution',0.5,'ThetaResolution',0.5);
% figure;imshow(H,'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');title('hough变换矩阵')
% xlabel('theta'), ylabel('rho');
% axis on, axis normal, hold on; 参考技术A 首先利用hought变换检测出目标图像，包括圆和直线，然后对同一连通域内的目标像素拟合即可得到方程本回答被提问者采纳

用matlab对图像处理时，运用了霍夫变换 peaks =houghpeaks(H,N,'threshold',0.2*max(H(:)))

[H, theta, rho] = hough(f, 'ThetaResolution', 0.25);
N=4;
peaks =houghpeaks(H,N,'threshold',0.2*max(H(:)))
运行之后可以看见下面的情况，不懂peaks的意思，下面是数值都是什么意思？有谁知道的，麻烦说明一下，谢谢

houghpeaks返回的是霍夫空间中峰值点对应坐标，第一列是rho，代表直线与原点（图像左上角）的距离，第二列是theta，代表直线与原点间的垂直线和x轴线的夹角，因为你在霍夫变换时角度的步进间隔为0.25，所以（-90）- 89度被分为180/0.25=720份，1代表-90度，720代表89度,例如第一个，（323/720）*180-90= （-9.25）度，差不多这样子 参考技术A houghpeaks是霍夫变换的峰值检测，返回peaks是峰值的坐标 参考技术B houghpeaks 函数不知道 是不可能知道peaks的具体含义的，只能说能通过这个peaks定位圆是可以确定的， 坐标的话感觉不太像 因为第一列的4692 。。。。5100 都太大了，感觉一般不是特别的应用 输入图片达不到这个大小。 感觉应该 第一列是圆心对应到hough矩阵一维化后的位置 第二列应该是圆的半径 纯属猜测。