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

Posted 2023-04-09

[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。

matlab 霍夫变换(hough) 检测直线

　　霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、电脑视觉 (computer vision)以及数位影像处理 (digital image processing)。 霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状， 而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)来决定。　　

　　Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。

clc;clear ; close 
set(0,‘defaultfigurecolor‘,[1,1,1]) 
load DATA2.mat
data = D1;
BW = data;

figure(1)
imshow(BW)
title(‘原图像‘);
figure(2)
subplot 211;
%%进行霍夫变换
[H, theta , rho] = hough (BW);
%%绘制霍夫空间
imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],‘XData‘,theta,‘YData‘,rho,...
        ‘InitialMagnification‘,‘fit‘);
xlabel(‘	heta (degrees)‘), ylabel(‘
ho‘);
axis on, axis normal, hold on;
colormap(hot);	
title(‘霍夫空间‘)
%%峰值
P = houghpeaks(H,5,‘threshold‘,0.5*max(H(:)));
x = theta(P(:,2));
y = rho(P(:,1));
plot(x,y,‘s‘,‘color‘,‘black‘);
%lines = houghlines(BW,theta,rho,P,‘FillGap‘,10,‘MinLength‘,10);
lines = houghlines(BW,theta,rho,P,‘FillGap‘,10,‘MinLength‘,10);
subplot 212
imshow(BW) ,hold on
max_len  = 0;
count = 1;
points = zeros(2,2);
for k = 1:length(lines)
   points(count,1) = lines(k).point1(1);
   points(count,2) = lines(k).point1(2);
   count =count +1;
   points(count,1) = lines(k).point2(1);
   points(count,2) = lines(k).point2(2);
   count =count +1;
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),‘LineWidth‘,2,‘Color‘,‘green‘);
   % Plot beginnings and ends of lines
   plot(xy(1,1),xy(1,2),‘x‘,‘LineWidth‘,2,‘Color‘,‘yellow‘);
   plot(xy(2,1),xy(2,2),‘x‘,‘LineWidth‘,2,‘Color‘,‘red‘);
end
title(‘直线检测‘);

　　效果如下：