matlab houghlines
时间: 2023-09-28 14:09:47 浏览: 98
matlab的houghlines函数是基于霍夫变换的方法来提取图像中的线段。该函数的语法为:lines = houghlines(BW,theta,rho,peaks),其中BW是输入图像的二值化图像,theta和rho是霍夫变换中的参数,peaks是霍夫变换的峰值。
通过houghlines函数可以找到图像中的线段,并将其绘制出来。具体操作如下:
1. 使用houghlines函数提取图像中的线段:lines = houghlines(BW,theta,rho,peaks);
2. 创建一个新的图像窗口并显示原始图像:figure, imshow(rotI), hold on;
3. 遍历每个线段,通过plot函数将线段绘制出来,并使用不同颜色标记线段的起点和终点。
4. 计算每个线段的长度,找到最长的线段并记录其起点和终点。
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matlab中的houghlines
在MATLAB中,houghlines函数用于检测由Hough变换找到的直线。Hough变换是一种常用的图像处理技术,用于检测图像中的直线。
要使用houghlines函数,您需要先使用hough函数来找到图像中的直线。hough函数将根据图像的边缘信息计算出Hough变换,并返回一个Hough变换矩阵。
然后,您可以使用houghlines函数从Hough变换矩阵中提取直线。该函数返回一个结构数组,每个结构包含直线的起点和终点坐标。
以下是使用houghlines函数的示例代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.png');
% 边缘检测
edges = edge(image, 'Canny');
% 计算Hough变换
[H, theta, rho] = hough(edges);
% 提取直线
lines = houghlines(edges, theta, rho, H, 'FillGap', 20, 'MinLength', 100);
% 可视化检测到的直线
figure;
imshow(image);
hold on;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end
```
在上面的示例代码中,我们首先读取了一个图像,并使用Canny边缘检测算法获得了图像的边缘。然后,我们使用hough函数计算Hough变换,得到Hough变换矩阵、角度theta和距离rho。最后,我们使用houghlines函数从Hough变换矩阵中提取直线,并将其可视化在原始图像上。
请注意,在houghlines函数中,我们还可以使用额外的参数来控制直线提取的结果,例如'FillGap'和'MinLength'。这些参数用于合并间隙较小的线段和去除长度较短的线段。
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MATLAB:lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
This MATLAB code generates a set of line segments detected in the binary image BW using the Hough transform. The input parameters T and R specify the range of theta and rho values to search for line segments. P is a parameter that specifies the minimum number of pixels that must be part of a line segment. The 'FillGap' and 'MinLength' parameters are optional and specify the maximum gap between segments to be filled and the minimum length of a line segment, respectively. The output variable lines contains a structure array with fields for the start and end points of each line segment and its length and angle.
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