hough变换 matlab

好的，我明白了。关于Hough变换在Matlab中的应用，您可以使用Matlab自带的hough函数来实现。该函数可以将图像转换为Hough空间，并返回一个Hough变换矩阵。您可以使用houghpeaks函数来查找Hough变换矩阵中的峰值，并使用houghlines函数来提取直线。

下面是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 边缘检测
bw = edge(img, 'canny');

% Hough变换
[H,theta,rho] = hough(bw);

% 查找峰值
peaks = houghpeaks(H, 10);

% 提取直线
lines = houghlines(bw, theta, rho, peaks);

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hough变换matlab

Hough变换是一种数字图像处理中常用的特征提取技术，用于检测直线、圆或椭圆等几何形状。在Matlab中，可以使用Hough变换函数进行边缘检测。该函数可以将变量空间转换为参数空间，并且可以通过参数空间的投票来确定图像中的几何形状。
如果你想使用Matlab实现Hough变换的编码算法，可以参考my_huff_encode.m文件。该文件实现了霍夫曼编码算法，可以将原始输入数据的矩阵或向量转换成编码方案。通过调用该函数，你可以获取编码后的数值和编码结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [hough变换matlab代码-MATLAB:各种MATLAB项目](https://download.csdn.net/download/weixin_38506852/19106950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Hough变换（含MATLAB实现）](https://blog.csdn.net/qq_34554039/article/details/90215537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

hough变换 matlab

Hough变换是一种在图像处理中常用的技术，用于检测图像中的直线、圆或其他形状。它通过将图像空间中的点映射到参数空间中的曲线或曲面，从而实现对这些形状的检测和提取。

在Matlab中，Hough变换可以通过以下函数来实现：

1. `hough`函数：用于检测图像中的直线和圆。它将图像空间中的点映射到Hough空间中的曲线或曲面，并返回一个Hough变换矩阵。
示例代码：

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

2. `houghlines`函数：用于从Hough变换矩阵中提取直线。它根据设定的阈值和最小线段长度，返回检测到的直线的起点和终点坐标。
示例代码：

   lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',M,'MinLength',N);

3. `houghcircles`函数：用于从Hough变换矩阵中提取圆。它根据设定的阈值和最小半径、最大半径，返回检测到的圆的圆心坐标和半径。
示例代码：

   [centers,radii] = houghcircles(BW,radiusRange);

以上是Hough变换在Matlab中的基本用法。你可以根据具体的需求和图像特点来调整参数，以获得更好的检测效果。