hough变换检测圆matlab
时间: 2023-11-07 15:00:24 浏览: 49
以下是使用Hough变换在MATLAB中检测圆的示例代码:
%% 读取图像
img = imread('circles.png');
%% 边缘检测
edges = edge(img,'canny');
%% Hough变换,检测圆
[centers, radii] = imfindcircles(edges, [20 30], 'Sensitivity', 0.9);
%% 显示结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');
相关问题
hough变换检测圆matlab代码
以下是使用Hough变换检测圆的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像
im = imread('circles.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);
% 检测圆
[centers, radii] = imfindcircles(im_gray, [20 50]);
% 显示检测到的圆
imshow(im);
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');
```
在这个示例中,我们首先读取一张包含多个圆的图像。然后将图像转换为灰度图像。接下来,我们使用MATLAB内置的imfindcircles函数来检测图像中的圆。该函数需要指定圆的半径范围。最后,我们使用viscircles函数将检测到的圆可视化显示在原始图像上。
matlab利用Hough变换检测圆
使用Hough变换检测圆的步骤如下:
1. 读入待处理的图像并进行预处理,例如灰度化、边缘检测等。
2. 设定圆的半径范围和圆心的搜索范围,生成对应的累加器矩阵。
3. 对于每个边缘点,在累加器矩阵中搜索可能的圆心位置,并将相应的累加器计数加一。
4. 在累加器矩阵中寻找计数最高的位置,该位置对应的圆心和半径即为所检测到的圆。
5. 可以通过调整参数来优化圆检测的效果,例如边缘检测算子、圆半径范围、圆心搜索步长等。
下面是一个简单的Matlab代码示例:
```matlab
img = imread('circle.jpg'); % 读入图像
grayImg = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
edgeImg = edge(grayImg,'canny'); % 边缘检测
[height, width] = size(edgeImg);
rmin = 10; rmax = 50; % 圆的半径范围
accumulator = zeros(height, width, rmax-rmin+1); % 初始化累加器矩阵
for x = 1:height
for y = 1:width
if edgeImg(x, y) == 1 % 如果是边缘点
for r = rmin:rmax
for angle = 0:pi/10:2*pi % 在360度范围内搜索圆心
a = round(x - r*cos(angle));
b = round(y - r*sin(angle));
if a > 0 && a <= height && b > 0 && b <= width % 圆心在图像内部
accumulator(a, b, r-rmin+1) = accumulator(a, b, r-rmin+1) + 1; % 对应位置计数加一
end
end
end
end
end
end
[maxValue, maxIndex] = max(accumulator(:)); % 寻找累加器矩阵中的最大值和位置
[a, b, r] = ind2sub(size(accumulator), maxIndex); % 将位置转换为圆心和半径
imshow(img); % 显示原始图像
hold on;
viscircles([b a], rmin+r-1, 'EdgeColor', 'r'); % 在原始图像上绘制检测到的圆
```
需要注意的是,Hough变换是一种计算密集型的算法,对于大尺寸图像或复杂场景可能会比较耗时。