matlab 霍夫变换 例程
时间: 2024-08-16 15:05:50 浏览: 32
Matlab中的霍夫变换是一种用于检测图像中的直线特征的强大工具。它通过将图像的像素点转换到极坐标系,使得线段在新的空间下表现为一系列同心圆或半径相同的弧线,这有助于识别和定位图像中的线条。
举个简单的例子,你可以编写如下的Matlab代码来应用霍夫变换:
```matlab
% 加载一幅图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片路径
% 转换成灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 使用边缘检测函数(例如Canny)
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 应用霍夫变换
[H,theta,R] = hough(edge_img); % H是概率图,theta是角度,R是距离
% 设置阈值来确定可能的直线
rho_threshold = 50; % 可调整
threshold = size(H,1) * rho_threshold / (2*pi);
[min_theta, max_theta] = angle(bwdist(H > threshold));
% 找出直线的原点和方向
lines = houghpeaks(H, min_theta, max_theta, rho_threshold);
% 把找到的直线画回原始图像上
line_img = insertObjectAnnotation(img, 'line', lines, theta(lines), R(lines));
% 显示结果
figure, imshow(line_img);
```
在这个例子中,`hough`函数创建了霍夫变换矩阵,`houghpeaks`则返回了一些可能的直线起点和方向。最后,使用`insertObjectAnnotation`将这些线索添加回原图。