matlab Hough变换定位圆和椭圆

在MATLAB中，可以使用Hough变换来定位圆和椭圆。

对于圆，可以使用MATLAB内置函数houghcircles来进行检测。该函数需要输入二值图像和圆的半径范围，可以得到检测到的圆心坐标和半径值。

示例代码：

I = imread('circles.png');
I_gray = rgb2gray(I);
I_bw = imbinarize(I_gray);
[centers, radii] = imfindcircles(I_bw, [20 50]);
imshow(I)
hold on
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');

对于椭圆，可以使用MATLAB内置函数fit_ellipse来进行拟合。该函数需要输入椭圆的边缘点坐标，可以得到拟合出的椭圆参数。

示例代码：

I = imread('ellipses.png');
I_gray = rgb2gray(I);
I_bw = imbinarize(I_gray);
[B, L] = bwboundaries(I_bw, 'noholes');
boundary = B{1};
x = boundary(:, 2);
y = boundary(:, 1);
[f, ~] = fit_ellipse(x, y);
imshow(I)
hold on
ellipse(f.a, f.b, f.phi, f.X0, f.Y0, 'r');

以上代码示例中，需要自行准备二值图像和边缘点坐标。

相关问题

matlab hough拟合椭圆

在MATLAB中，Hough变换是一种常用的图像处理技术，尤其适用于检测形状，如直线、圆形和椭圆等。对于椭圆的Hough拟合，通常会使用`imfindcircles`函数或手动实现Hough投票过程。

`imfindcircles`是一个便捷的功能，它能够识别出图像中的圆形，但也可以通过调整参数用于近似椭圆检测。这个函数会对图像进行边缘检测，并应用Hough变换，然后找到概率最高的椭圆中心及其大小。

如果你想要手动进行椭圆Hough变换，可以按照以下步骤操作：

1. **边缘检测**：首先对图像进行二值化或边缘检测，例如使用`edge`函数。

2. **创建Hough图**：创建一个包含所有可能椭圆参数（中心坐标x、y，以及半长轴a和b）的Hough空间。通常使用极坐标系统表示。

3. **投票**：对于每个像素点，计算其到边缘点的交点（即Hough图中的对应点），给对应的椭圆参数投一票。

4. **查找峰值**：在Hough图上寻找峰值，这些峰值代表了可能的椭圆位置。

5. **解析结果**：找出峰值位置对应的椭圆参数，返回一组最有可能的椭圆中心和尺寸。

% 示例代码
image = imread('your_image.png');
binary = edge(image, 'canny'); % 或者其他边缘检测方法
[H,theta,rho] = imfindcircles(binary, [min_radius max_radius], 'Sensitivity', sensitivity); % 调整灵敏度和搜索范围
ellipses = cellfun(@(r) [rho(r), theta(r)], find(H), 'UniformOutput', false);