function [row, col, r] = findcircle(image,lradius,uradius,scaling, sigma, hithres, lowthres, vert, horz) lradsc = round(lradius*scaling); uradsc = round(uradius*scaling); rd = round(uradius*scaling - lradius*scaling); % generate the edge image [I2 or] = canny(image, sigma, scaling, vert, horz); I3 = adjgamma(I2, 1.9); I4 = nonmaxsup(I3, or, 1.5); edgeimage = hysthresh(I4, hithres, lowthres); % perform the circular Hough transform h = houghcircle(edgeimage, lradsc, uradsc); maxtotal = 0; % find the maximum in the Hough space, and hence % the parameters of the circle for i=1:rd layer = h(:,:,i); [maxlayer] = max(max(layer)); if maxlayer > maxtotal maxtotal = maxlayer; r = int32((lradsc+i) / scaling); [row,col] = ( find(layer == maxlayer) ); row = int32(row(1) / scaling); % returns only first max value col = int32(col(1) / scaling); end end
时间: 2024-04-15 07:25:06 浏览: 17
这代码是用于在图像中寻找圆的位置和半径。函数`findcircle`接受九个参数:`image`表示输入图像,`lradius`表示最小半径,`uradius`表示最大半径,`scaling`表示图像的缩放比例,`sigma`表示高斯滤波器的标准差,`hithres`表示高阈值,`lowthres`表示低阈值,`vert`表示垂直方向的缩放因子,`horz`表示水平方向的缩放因子。
首先,根据缩放比例计算最小半径和最大半径的缩放值。
然后,利用`canny`函数生成边缘图像。
接下来,对边缘图像进行 gamma 调整。
然后,对调整后的图像进行非极大值抑制。
接着,对非极大值抑制后的边缘图像进行双阈值处理。
然后,使用霍夫变换进行圆检测。
接下来,找到霍夫变换空间中的最大值,并根据最大值确定圆的参数。
最后,返回圆的行坐标、列坐标和半径。
循环中的代码用于找到霍夫变换空间中具有最大值的层,并根据最大值确定圆的参数。
相关问题
function [gradient, or] = canny(im, sigma, scaling, vert, horz) xscaling = vert; yscaling = horz; hsize = [6*sigma+1, 6*sigma+1]; % The filter size. gaussian = fspecial('gaussian',hsize,sigma); im = filter2(gaussian,im); % Smoothed image. im = imresize(im, scaling); [rows, cols] = size(im); h = [ im(:,2:cols) zeros(rows,1) ] - [ zeros(rows,1) im(:,1:cols-1) ]; v = [ im(2:rows,:); zeros(1,cols) ] - [ zeros(1,cols); im(1:rows-1,:) ]; d1 = [ im(2:rows,2:cols) zeros(rows-1,1); zeros(1,cols) ] - ... [ zeros(1,cols); zeros(rows-1,1) im(1:rows-1,1:cols-1) ]; d2 = [ zeros(1,cols); im(1:rows-1,2:cols) zeros(rows-1,1); ] - ... [ zeros(rows-1,1) im(2:rows,1:cols-1); zeros(1,cols) ]; X = ( h + (d1 + d2)/2.0 ) * xscaling; Y = ( v + (d1 - d2)/2.0 ) * yscaling; gradient = sqrt(X.*X + Y.*Y); % Gradient amplitude. or = atan2(-Y, X); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees.
这段代码是用于实现Canny边缘检测算法。函数`canny`接受五个参数:`im`表示输入图像,`sigma`表示高斯滤波器的标准差,`scaling`表示图像的缩放比例,`vert`表示垂直方向的缩放因子,`horz`表示水平方向的缩放因子。
首先,根据给定的标准差`sigma`计算高斯滤波器的大小`hsize`。
然后,使用`fspecial('gaussian',hsize,sigma)`生成高斯滤波器。
接下来,对输入图像进行高斯平滑处理,使用`im = filter2(gaussian,im)`。
然后,根据指定的缩放比例对图像进行缩放处理,使用`im = imresize(im, scaling)`。
接着,获取缩放后图像的大小`[rows, cols] = size(im)`。
接下来,利用差分近似计算水平方向、垂直方向和两个对角线方向上的梯度值。分别计算了`h`, `v`, `d1`, `d2`四个梯度。
然后,根据水平和垂直方向上的缩放因子对梯度进行缩放。
接着,计算梯度幅值,使用公式`gradient = sqrt(X.*X + Y.*Y)`。
然后,计算梯度方向,使用公式`or = atan2(-Y, X)`。并将角度转换为0到180度的范围。
最后,返回梯度幅值和梯度方向`gradient`和`or`。
r语言中scaling
在R语言中,Scaling(缩放)是一种常用的数据预处理技术,用于将不同特征的值范围调整到相似的尺度上,以便更好地进行数据分析和建模。常见的Scaling方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。
1. 标准化(Standardization):标准化是通过减去均值并除以标准差来调整数据的尺度,使得数据的均值为0,标准差为1。这可以通过R语言中的scale()函数来实现。例如,对于一个向量x,可以使用scale(x)来进行标准化。
2. 归一化(Normalization):归一化是将数据缩放到一个固定的范围内,通常是[0, 1]或[-1, 1]。常见的归一化方法有最小-最大缩放和z-score归一化。在R语言中,可以使用preProcess()函数中的range参数来进行最小-最大缩放,或者使用scale()函数进行z-score归一化。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)