用matlab实现hough变换的直线检测. (2).pdf
版权申诉
197 浏览量
2022-11-15
05:22:41
上传
评论
收藏 74KB PDF 举报
用 matlab 实现 hough 变换的直线检测 RGB = imread('fenkuai.bmp';%jaynes-
thesis I=rgb2gray(RGB; % 图片用的是灰度图像， [x,y]=size(I; BW=edge(I;
figure;imshow(I;title('原图' figure;imshow(BW;title('边缘检测图像'
rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2+1; %由原图数组坐标算出 ρ 最大值，并取整数部分加 1
%此值作为 ρ，θ 坐标系 ρ 最大值 accarray=zeros(rho_max,180; %定义 ρ，θ 坐标系的
数组，初值为 0。 %θ 的最大值，180 度 Theta=[0:pi/180:pi]; %定义 θ 数组，确定 θ
取值范围 for n=1:x, for m=1:y if BW(n,m==1 for k=1:180 %将 θ 值代入 hough 变换方
程，求 ρ 值 rho=(m*cos(Theta(k+(n*sin(Theta(k; %将 ρ 值与 ρ 最大值的和的一半作
为 ρ 的坐标值（数组坐标），这样做是为了防止 ρ 值出现负数
rho_int=round(rho/2+rho_max/2; %在 ρθ 坐标（数组）中标识点，即计数累加
accarray(rho_int,k=accarray(rho_int,k+1; end end end end %figure;colormap gray;
%imagesc(accarray;title('hough 变换后的图' %xlabel(' heta', ylabel('ho'; %=====下面
程序的显示效果没上面好=====% %accarray=uint8(accarray; %转换后会丢数据
%figure;imshow(accarray;title('hough 变换后的图' %xlabel(' heta', ylabel('ho'; %axis
on, axis normal, hold on; %=======利用 hough 变换提取直线======% %寻找 100
个像素以上的直线在 hough 变换后形成的点 K=1; %存储数组计数器 for
rho_n=1:rho_max %在 hough 变换后的数组中搜索 for theta_m=1:180 if
accarray(rho_n,theta_m>=10 %设定直线的最小值。 case_accarray_n(K=rho_n; %存储
搜索出的数组下标 case_accarray_m(K=theta_m; K=K+1; end end end %把这些点构
成的直线提取出来,输出图像数组为 I_out I_out=zeros(x,y; I_jiao_class=zeros(x,y; for
n=1:x, for m=1:y if BW(n,m==1 for k=1:180 rho=(m*cos(Theta(k+(n*sin(Theta(k;
rho_int=round(rho/2+rho_max/2; %如果正在计算的点属于 100 像素以上点，则把它
提取出来 for a=1:K-1 if
rho_int==case_accarray_n(a&k==case_accarray_m(a%%%==gai==%%%
k==case_accarray_m(a&rho_int==case_accarray_n(a I_out(n,m=BW(n,m;
I_jiao_class(n,m=k; end end end end end end figure;imshow(I_out;title('利用经典 hough
变换提取的图像'; %========hough 变换=========% %=====matlab 自带函数
========% % 入口图像为 BW，出口图像为 H % [H,T,R] =
资源评论
