matlab中无法用hough_circle函数

在MATLAB中，确实没有hough_circle函数，但可以通过以下步骤实现圆形霍夫变换：

1. 首先，使用imfindcircles函数找到图像中所有的圆形对象。该函数可用于搜索图像中的圆形，返回包含所有圆形的中心坐标和半径信息的数组。

2. 接下来，使用hough函数对每个圆形进行霍夫变换。通过在不同的半径范围内执行霍夫变换，可以检测到不同大小的圆形。

3. 最后，对霍夫变换结果进行后处理，例如通过设置阈值来确定圆形的位置和半径。

以下是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('circles.png');

% 执行圆形检测
[centers, radii, metric] = imfindcircles(img, [20 40]);

% 对每个圆形执行霍夫变换
[accum, circen, cirrad] = houghcircle(img, centers, radii);

% 设置阈值
threshold = 0.5 * max(accum(:));

% 提取圆形
circles = zeros(size(accum));
circles(accum >= threshold) = 1;

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(circen, cirrad, 'EdgeColor', 'b');

请注意，此示例代码中的houghcircle函数是自定义的函数，可用于执行圆形霍夫变换。

相关问题

matlab使用hough_circle函数提取图像中的圆特征，并使用rectangle函数显示圆特征提取结果

首先需要加载图像并进行预处理，然后使用hough_circle函数提取圆特征，最后用rectangle函数显示提取出的圆。

下面是一个简单的示例代码：

% 加载图像并进行预处理
img = imread('circles.jpg');
img = rgb2gray(img);
img = imadjust(img);

% 提取圆特征
radii = 20:2:50; % 圆半径范围
[centers, radii, metric] = imfindcircles(img, radii);

% 显示圆特征提取结果
imshow(img);
viscircles(centers, radii,'Color','b');
for i = 1:size(centers, 1)
    rectangle('Position',[centers(i,1)-radii(i), centers(i,2)-radii(i), radii(i)*2, radii(i)*2], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end

解释一下代码：

首先加载图像并进行预处理，这里使用了rgb2gray函数将图像转换为灰度图像，然后使用imadjust函数进行灰度调整。

接着定义了圆半径范围，然后调用imfindcircles函数提取图像中的圆特征。该函数返回三个数组，分别为圆心坐标、圆半径和圆拟合度。

最后，在原图上显示圆特征提取结果，这里使用了viscircles函数画出圆，然后使用rectangle函数在圆周围画出矩形框来显示提取出的圆。

注意，这里使用了for循环来绘制每个圆对应的矩形框。如果你的图像中只有一个圆，可以不用循环，直接使用rectangle函数即可。

hough_circle_trans

Hough Circle Transform是一种常用的圆检测算法，它基于霍夫变换，可以在图像中检测出圆形的位置和半径。它的基本思想是将圆上的每个点转换成参数空间中的一个点，由于圆的参数有三个：圆心的横纵坐标和半径大小，所以对于每个圆，参数空间中都对应着一个曲线。在参数空间中，曲线的交点就对应着一个圆。Hough Circle Transform 的具体实现包括以下几个步骤：

1. 对图像进行边缘检测，得到边缘图像。
2. 对边缘图像中的每个边缘点，计算其周围所有可能的圆心，并在参数空间中增加对应的曲线。
3. 在参数空间中寻找曲线的交点，每个交点对应一个圆。
4. 根据阈值筛选出检测到的圆。

Hough Circle Transform 可以应用于很多领域，如图像处理、计算机视觉、机器人等。