概率霍夫线变换matlab代码

概率霍夫线变换(Probabilistic Hough Transform)是一种用于检测图像中直线的算法。相比于传统的霍夫线变换，概率霍夫线变换在处理时间和空间上更加高效。以下是一个简单的 Matlab 代码示例来实现概率霍夫线变换：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 边缘检测
edge_img = edge(rgb2gray(img), 'canny');

% 定义霍夫线变换参数
rho_resolution = 1;
theta_resolution = 1;
min_votes = 50;
min_length = 50;
max_gap = 20;

% 进行概率霍夫线变换
lines = houghlines(edge_img, 'rho', rho_resolution, 'theta', theta_resolution, ...
                   'Threshold', min_votes, 'MinLength', min_length, 'MaxGap', max_gap);

% 画出检测到的直线
figure, imshow(img), hold on
for i = 1:length(lines)
    xy = [lines(i).point1; lines(i).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end

这段代码首先读取了一张图像，然后进行了边缘检测。接着，定义了概率霍夫线变换的参数，包括 rho 和 theta 的分辨率、最小投票数、最小线段长度和最大断点距离。最后，调用 houghlines 函数进行概率霍夫线变换，得到检测到的直线，然后在原始图像上画出这些直线。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用时还需要根据具体情况调整参数和处理方式。