matlab自编霍夫变换圆
时间: 2023-10-01 20:04:27 浏览: 100
霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中常用的一种算法,用于检测图像中的直线和圆等几何形状。在MATLAB中,可以使用自带的函数hough和houghcirc来实现霍夫变换检测圆。
下面是一个简单的例子,演示如何使用MATLAB实现霍夫变换检测圆:
```matlab
% 读取图像
img = imread('circles.jpg');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 进行边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
% 进行霍夫变换检测圆
[centers, radii] = imfindcircles(edge_img, [20 50]);
% 显示检测结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(centers, radii);
```
在上面的代码中,首先读取一张带有圆形物体的图像,然后将其转为灰度图像,并进行边缘检测。接着使用MATLAB自带的函数imfindcircles进行霍夫变换检测圆,返回的centers和radii分别表示检测到的圆心坐标和半径。最后,使用viscircles函数将圆绘制在原图像上。
需要注意的是,imfindcircles函数的第二个参数是一个长度为2的向量,表示要检测的圆的半径范围,这里设定为[20 50],表示检测半径在20到50像素之间的圆。如果要检测不同大小的圆,可以多次调用imfindcircles函数,每次传入不同的半径范围。
希望这个例子能够帮助你实现自己的霍夫变换检测圆的程序。
相关问题
matlab自编霍夫圆变换
霍夫圆变换是一种用于在数字图像中检测圆形的技术。Matlab中有许多内置函数可以执行霍夫圆变换,但是如果你想自己编写代码实现霍夫圆变换,可以按照以下步骤进行。
1. 对图像进行预处理,例如转换为灰度图像、进行滤波等。
2. 确定霍夫圆变换的参数,例如圆的半径范围、步长等。
3. 对于每个像素,在给定的半径范围内,用霍夫变换计算圆心坐标。可以使用极坐标系统来表示圆,其中每个点表示为(r,θ)。
4. 对于每个圆心坐标,计算其对应于输入图像中的圆周上的投票数。
5. 根据投票数,确定图像中的圆。
下面是一个简单的Matlab代码示例,演示如何执行霍夫圆变换:
```matlab
% 读入图像
I = imread('circles.png');
% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);
% 检测圆的半径范围和步长
rmin = 20;
rmax = 60;
rstep = 5;
% 对每个像素进行霍夫圆变换
[centers, radii, metric] = imfindcircles(Igray, [rmin rmax], ...
'ObjectPolarity', 'bright', 'Sensitivity', 0.92, 'EdgeThreshold', 0.1);
% 显示检测到的圆
imshow(I);
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');
```
在这个示例中,我们使用了Matlab的内置函数`imfindcircles`来执行霍夫圆变换。函数`imfindcircles`接受输入图像、圆的半径范围和步长等参数,并返回检测到的圆的中心坐标、半径和投票数。最后,我们使用`viscircles`函数将检测到的圆可视化。
matlab用霍夫变换找圆
使用Matlab进行霍夫变换检测圆的步骤如下:
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对图像进行边缘检测,例如使用Canny算子。
3. 定义霍夫变换的参数范围,例如圆心坐标和半径的范围。
4. 对边缘图像进行霍夫变换,得到霍夫空间。
5. 在霍夫空间中寻找峰值,每个峰值对应一个圆。
6. 根据峰值确定圆心和半径,并在原始图像中绘制圆。
以下是Matlab代码示例:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('circle.jpg');
gray = rgb2gray(img);
% 边缘检测
edgeImg = edge(gray, 'canny');
% 定义霍夫变换参数范围
rMin = 20;
rMax = 100;
stepSize = 1;
radii = rMin:stepSize:rMax;
centers = [size(gray, 1)/2, size(gray, 2)/2]; % 假设圆心在图像中心
% 霍夫变换
houghSpace = zeros(size(gray, 1), size(gray, 2), length(radii));
for r = 1:length(radii)
radius = radii(r);
for x = 1:size(gray, 2)
for y = 1:size(gray, 1)
if edgeImg(y, x) == 1
for t = 0:pi/50:2*pi
a = round(x - radius*cos(t));
b = round(y - radius*sin(t));
if a >= 1 && a <= size(gray, 2) && b >= 1 && b <= size(gray, 1)
houghSpace(b, a, r) = houghSpace(b, a, r) + 1;
end
end
end
end
end
end
% 寻找霍夫空间中的峰值
numCircles = 3; % 假设需要找到3个圆
centers = zeros(numCircles, 2);
radii = zeros(numCircles, 1);
for i = 1:numCircles
[maxValue, maxIndex] = max(houghSpace(:));
[y, x, r] = ind2sub(size(houghSpace), maxIndex);
centers(i, :) = [x, y];
radii(i) = radii(r);
houghSpace(y, x, r) = 0; % 将已经找到的峰值清零
end
% 在原始图像中绘制圆
figure, imshow(img);
hold on;
for i = 1:numCircles
viscircles(centers(i, :), radii(i), 'EdgeColor', 'r');
end
hold off;
```