hough变换提取直线(Matlab实现)

Hough 变换提取直线(Matlab 实现) Hough 变换是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的直线。该算法通过将图像上的点影射到参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。在 Matlab 中，Hough 变换可以通过以下步骤实现： 1. 读取图像：使用 `imread` 函数读取彩色图像，注意不能使用灰度图像。 2. 边缘检测：使用 Log 算子检测图像边缘，去除噪声。 3. 图像二值化：将边缘图像二值化，使图像边缘更加突出清晰。 4. Hough 变换：使用 Hough 变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a ∈ [0,180], p ∈ [0,2d]。 在 Matlab 中，Hough 变换可以使用以下代码实现： ```matlab f = imread('3.png'); % 读取彩色图像 o = f; % 保留彩色原图 f = rgb2gray(f); % 将彩色图像转换为灰度图像 f = im2double(f); % 边缘检测 [m, n] = size(f); for i = 3:m-2 for j = 3:n-2 l(i, j) = -f(i-2, j) - f(i-1, j-1) - 2*f(i-1, j) - f(i-1, j+1) - f(i, j-2) - 2*f(i, j-1) + 16*f(i, j) - 2*f(i, j+1) - f(i, j+2) - f(i+1, j-1) - 2*f(i+1, j) - f(i+1, j+1) - f(i+2, j); end end % 均值滤波 for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 y(i, j) = l(i-1, j-1) + l(i-1, j) + l(i-1, j+1) + l(i, j-1) + l(i, j) + l(i, j+1) + l(i+1, j-1) + l(i+1, j) + l(i+1, j+1); y(i, j) = y(i, j) / 9; end end % 二值化 q = im2uint8(y); for i = 1:m for j = 1:n if q(i, j) > 80 q(i, j) = 255; else q(i, j) = 0; end end end % Hough 变换 a = 180; % 角度的值为 0 到 180 度 d = round(sqrt(m^2 + n^2)); % 图像对角线长度为 p 的最大值 s = zeros(a, 2*d); % 存储每个(a,p)个数 z = cell(a, 2*d); % 用元胞存储每个被检测的点的坐标 for i = 1:m for j = 1:n if q(i, j) == 255 for k = 1:a p = round(i*cos(pi*k/180) + j*sin(pi*k/180)); if p > 0 s(k, d+p) = s(k, d+p) + 1; z{k, d+p} = [z{k, d+p}, [i, j]']; end end end end end ``` 在上述代码中，我们首先读取彩色图像，然后使用 Log 算子检测图像边缘，去除噪声。接着，我们将边缘图像二值化，使图像边缘更加突出清晰。我们使用 Hough 变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a ∈ [0,180], p ∈ [0,2d]。 Hough 变换是一种常用的图像处理算法，广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习等领域。通过使用 Hough 变换，我们可以检测图像中的直线，实现图像的自动识别和分析。