matlab实现sobel边缘检测和霍夫变换找直线

可以的，以下是matlab代码实现sobel边缘检测和霍夫变换找直线：

sobel边缘检测代码：

img=imread('test.jpg');
grayImg=rgb2gray(img);
sobelImg=edge(grayImg,'sobel');
imshow(sobelImg);

霍夫变换找直线代码：

[H,theta,rho] = hough(sobelImg);

peaks = houghpeaks(H,5);

lines = houghlines(sobelImg,theta,rho,peaks,'FillGap',5,'MinLength',7);

figure, imshow(img), hold on

max_len = 0;

for k = 1:length(lines)

xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

end

相关问题

matlab 霍夫直线检测函数

在MATLAB中，可以使用以下函数来进行霍夫直线检测：

1. `edge` 函数：用于进行边缘检测。可以使用不同的边缘检测算法，如Canny、Sobel等。例如，`edgeImg = edge(img, 'canny')`。

2. `hough` 函数：用于执行霍夫变换。它将边缘图像作为输入，并返回Hough变换空间中的累加器数组(H)、角度(theta)和距离(rho)。例如，`[H, theta, rho] = hough(edgeImg)`。

3. `houghpeaks` 函数：用于从Hough变换结果中提取峰值点。它接受Hough变换的累加器数组(H)和峰值数量作为输入，并返回峰值点的坐标。例如，`peaks = houghpeaks(H, 10)`。

4. `houghlines` 函数：用于从Hough变换结果中提取直线。它接受边缘图像、角度(theta)、距离(rho)和峰值点坐标作为输入，并返回检测到的直线信息。例如，`lines = houghlines(edgeImg, theta, rho, peaks)`。

以上是一些常用的MATLAB函数，用于霍夫直线检测。您可以根据具体需求和图像特点进行参数调整和进一步处理。希望对您有所帮助！

matlab累计概率霍夫变换检测车道线直接使用的代码

以下是matlab中使用累计概率霍夫变换检测车道线的基本代码：

% 读取图片
I = imread('test.jpg');

% 灰度化
gray = rgb2gray(I);

% 边缘检测
edgeImg = edge(gray,'sobel','vertical');

% 累计概率霍夫变换
[H,T,R] = hough(edgeImg,'RhoResolution',2,'Theta',-90:0.5:89.5);

% 寻找峰值
P  = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

% 提取直线
lines = houghlines(edgeImg,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',100);

% 显示车道线
imshow(I);
hold on;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
end

其中，`test.jpg`为待检测的图片路径，`RhoResolution`和`Theta`为霍夫变换的参数，`houghpeaks`用于寻找峰值，`houghlines`用于提取直线。最后，使用`imshow`和`plot`将车道线显示在原图上。