hough matlab 参数
时间: 2023-06-20 10:06:19 浏览: 57
Hough变换是一种在图像处理中用于检测直线、圆等形状的技术。在Matlab中,可以使用以下函数进行Hough变换:
1. hough:对二值图像进行Hough变换,返回一个霍夫变换矩阵。
2. houghlines:从霍夫变换矩阵中提取直线。可以设置阈值、最小线段长度等参数。
3. houghpeaks:从霍夫变换矩阵中找到峰值。可以设置峰值数量、阈值等参数。
以下是hough函数的常用参数:
1. BW:二值图像。
2. theta:指定需要搜索的角度范围,一般设置为-90度到90度。
3. rho:指定搜索的距离步长,一般设置为1。
4. 'FillGap':最小线段长度,可以设置为一个整数。
5. 'MinLength':线段之间的最大间距,可以设置为一个整数。
例如,以下代码使用Hough变换检测图像中的直线:
```
I = imread('test.jpg');
BW = edge(I,'canny');
[H,T,R] = hough(BW);
P = houghpeaks(H,5);
lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',20,'MinLength',40);
figure, imshow(I), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
end
```
相关问题
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。
Hough变换matlab
好的,关于Hough变换在Matlab中的实现,可以按照以下步骤进行:
1. 读入图像并进行边缘检测,例如使用Canny算子。
2. 定义Hough变换的参数空间,例如极坐标系下的rho和theta。
3. 对每个边缘点,在参数空间中进行投票,即将该点映射到参数空间中的所有可能的直线上,并将对应的计数器加1。
4. 根据计数器的值,确定在参数空间中出现次数最多的点,即为检测到的直线。
5. 将检测到的直线绘制在原始图像上。
以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读入图像并进行边缘检测
img = imread('test.jpg');
edges = edge(img, 'canny');
% 定义Hough变换的参数空间
[H,theta,rho] = hough(edges);
% 对每个边缘点,在参数空间中进行投票
P = houghpeaks(H,5);
% 根据计数器的值,确定在参数空间中出现次数最多的点
lines = houghlines(edges,theta,rho,P);
% 将检测到的直线绘制在原始图像上
figure, imshow(img), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
end
```