[H, theta, rho] = hough(Bw, 'Theta', -80:0.5:0); peaks = houghpeaks(H, 10); lines = houghlines(Bw, theta, rho, peaks, 'FillGap', 20, 'MinLength', 100);

这段代码是用于进行霍夫变换检测直线的操作。具体而言，它的输入参数Bw是二值化后的图像，'Theta', -80:0.5:0表示检测直线的角度范围为-80度到0度，步长为0.5度，H是霍夫变换后的结果，peaks是霍夫变换中的峰值点，lines是检测到的直线。'houghpeaks'函数用于找到霍夫变换中的峰值点，'houghlines'函数用于根据峰值点和其他参数检测直线。其中，'FillGap'和'MinLength'分别表示两条直线之间的最大距离和最小长度。

相关问题

运行出错，显示未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'imbinarize'。 出错 test1 (line 8) BW = imbinarize(Igray, T);请帮我重新修改以下代码：% 读入图像 I = imread('onion.png'); % 转换为灰度图像 Igray = rgb2gray(I); % 初始化阈值和分割结果 T = graythresh(Igray); BW = imbinarize(Igray, T); % 迭代阈值法分割 for i = 1:5 % 对二值图像进行hough变换，提取直线 [H, theta, rho] = hough(BW); peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks); % 对直线进行聚类 x1 = [lines.point1(:,1) lines.point2(:,1)]; y1 = [lines.point1(:,2) lines.point2(:,2)]; X = [x1(:) y1(:)]; IDX = kmeans(X, 2); lines1 = lines(IDX==1); lines2 = lines(IDX==2); % 计算两组直线的平均角度 theta1 = mean([lines1.theta]); theta2 = mean([lines2.theta]); % 根据平均角度计算阈值 T1 = graythresh(imrotate(Igray, -theta1)); T2 = graythresh(imrotate(Igray, -theta2)); T = (T1+T2)/2; % 根据阈值分割图像 BW = imbinarize(Igray, T); end % 显示分割结果 imshow(BW);

根据你提供的错误信息，可以看出是因为MATLAB版本较旧，不支持`imbinarize`函数导致的。可以使用替代函数`im2bw`来进行二值化，修改后的代码如下：

% 读入图像
I = imread('onion.png');
% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 初始化阈值和分割结果
T = graythresh(Igray);
BW = im2bw(Igray, T);

% 迭代阈值法分割
for i = 1:5
    % 对二值图像进行hough变换，提取直线
    [H, theta, rho] = hough(BW);
    peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
    lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks);
    
    % 对直线进行聚类
    x1 = [lines.point1(:,1) lines.point2(:,1)];
    y1 = [lines.point1(:,2) lines.point2(:,2)];
    X = [x1(:) y1(:)];
    IDX = kmeans(X, 2);
    lines1 = lines(IDX==1);
    lines2 = lines(IDX==2);
    
    % 计算两组直线的平均角度
    theta1 = mean([lines1.theta]);
    theta2 = mean([lines2.theta]);
    
    % 根据平均角度计算阈值
    T1 = graythresh(imrotate(Igray, -theta1));
    T2 = graythresh(imrotate(Igray, -theta2));
    T = (T1+T2)/2;
    
    % 根据阈值分割图像
    BW = im2bw(Igray, T);
end

% 显示分割结果
imshow(BW);

这里将`imbinarize`函数替换为`im2bw`函数，并传入相同的参数。其他部分的代码保持不变。

请根据以下几个参考函数生成一个基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序，参考函数如下：（1）graythresh函数 LEVEL =graythresh ( I )：采用OTSU方法计算图像I的全局最佳阈值LEVEL。 BW=im2bw(I, LEVEL)：采用阈值LEVEL实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize（I）：采用基于OTSU方法的全局阈值实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize ( I ,METHOD):采用METHOD指定的方法获取阈值实现灰度图像I的二值化。METHOD可选global和adaptive，前者指定OTSU方法，后者采用局部自适应阈值方法。 （2）hough函数 [H,THETA,RHO] = hough (BW):对输入图像BW进行hough变换。H表示图像hough变换后的矩阵；THETA表示hough变换生成各个单元对应的 值，RHO表示hough变换生成轴的各个单元对应的值。 （3）houghlines函数 LINES =houghlines(BW,THETA,RHO,PEAKS)：根据hough变换的结果提取图像BW中的线段。THETA和RHO由函数hough的输出得到，PEAKS表示hough变换的峰值，由函数houghpeaks的输出得到；LINE为结构矩阵，长度为提取出的线段的数目，矩阵中每个元素表示一条线段的相关信息。 （4）houghpeaks函数 PEAKS=houghpeaks(H,NUMPEAKS):提取hough变换后参数平面的峰值点，NUMPEAKS指定要提取的峰值数目，默认为1；返回值PEAKS为一个Q×2矩阵，包含峰值的行列坐标，Q为提取的峰值数目。 （5）bwboundaries函数 B = bwboundaries (BW)：搜索二值图像BW的外边界和内边界。 B = bwtraceboundary (BW,P,FSTEP)：跟踪二值图像BW中的目标轮廓，目标区域取值非0；参数P是初始跟踪点的行列坐标的二元矢量；FSTEP表示初始查找方向。 （6）qtdecomp函数 S = qtdecomp (I)：将一幅灰度方图I进行四叉树分解，直到每个小方块图像都满足规定的某种相似标准。

以下是基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序：

% 读入图像
I = imread('onion.png');
% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 初始化阈值和分割结果
T = graythresh(Igray);
BW = imbinarize(Igray, T);

% 迭代阈值法分割
for i = 1:5
    % 对二值图像进行hough变换，提取直线
    [H, theta, rho] = hough(BW);
    peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
    lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks);
    
    % 对直线进行聚类
    x1 = [lines.point1(:,1) lines.point2(:,1)];
    y1 = [lines.point1(:,2) lines.point2(:,2)];
    X = [x1(:) y1(:)];
    IDX = kmeans(X, 2);
    lines1 = lines(IDX==1);
    lines2 = lines(IDX==2);
    
    % 计算两组直线的平均角度
    theta1 = mean([lines1.theta]);
    theta2 = mean([lines2.theta]);
    
    % 根据平均角度计算阈值
    T1 = graythresh(imrotate(Igray, -theta1));
    T2 = graythresh(imrotate(Igray, -theta2));
    T = (T1+T2)/2;
    
    % 根据阈值分割图像
    BW = imbinarize(Igray, T);
end

% 显示分割结果
imshow(BW);

该程序首先读入图像，并将其转换为灰度图像。然后使用OTSU方法计算全局最佳阈值，并对灰度图像进行二值化。接着进行5次迭代，每次迭代中，首先对二值图像进行hough变换，提取直线。然后对直线进行聚类，分为两组。接着计算两组直线的平均角度，并根据平均角度计算阈值。最后使用阈值对灰度图像进行二值化，并显示分割结果。