hough_circle.zip_circle_hough_hough变换资源-CSDN文库

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173 浏览量 2022-07-15 10:01:45 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

在图像处理领域，Hough变换是一种非常重要的技术，主要用于检测图像中的特定形状，例如直线、圆形等。本压缩包中的“hough_circle.zip”显然包含了关于圆形Hough变换的MATLAB源代码，名为“hough_circle.m”，这将帮助我们理解和实现如何在MATLAB环境中寻找图像中的圆形。 Hough变换的基本思想是将图像空间中的几何对象（如直线或圆）与参数空间中的直线或曲线对应起来。在检测圆形的情况下，Hough变换会将图像中的每个像素点映射到一个三维参数空间（三个参数为圆心的x坐标、y坐标和半径r），形成一个峰，峰的位置代表了可能存在的圆心和半径。当这些峰达到一定阈值时，就可以确定一个圆。 "circle_hough"是这个标签的关键部分，它特指用于检测圆形的Hough变换算法。这个算法首先对图像进行灰度化处理，然后计算每个像素点到图像中所有点的距离，找出距离最近的点集，这些点集就可能构成圆。接着，通过在参数空间中构建累加器，找到最显著的峰值，这些峰值对应于图像中最可能的圆心位置和半径。 MATLAB中的hough_circle函数（假设这就是"hough_circle.m"的内容）通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：对图像进行二值化处理，使得图像中的圆形部分与背景有明显的对比。 2. **应用Hough变换**：使用MATLAB内置的`hough`函数计算Hough变换，该函数会返回一个累加器矩阵，其中的峰值表示潜在的圆心。 3. **检测峰值**：通过设定阈值，找出累加器矩阵中的最大值，这些值对应的坐标就是潜在的圆心。 4. **拟合圆**：使用`findcircles`函数，根据找到的峰值坐标，拟合出具体的圆。 5. **显示结果**：在原始图像上标记出找到的圆形，便于可视化验证。通过学习和理解这个MATLAB源代码，我们可以更好地掌握Hough变换检测圆形的原理，并能应用于实际的图像处理项目中，例如识别交通标志、细胞图像分析等领域。在实际应用中，我们还需要考虑一些优化策略，如调整参数空间的分辨率以平衡检测精度和计算效率，或者使用改进的Hough变换版本，如Fast Hough Transform或Probabilistic Hough Transform，以提高处理速度和降低内存消耗。这个压缩包提供的“hough_circle.m”源代码是学习和实践圆形Hough变换的一个宝贵资源，它涵盖了从理论到实践的完整过程，对于深入理解图像处理和计算机视觉领域的基本算法具有重要意义。

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hough_circle.zip （1个子文件）

hough_circle.m 3KB

function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p); %[HOUGH_SPACE,HOUGH_CIRCLE,PARA] = HOUGH_CIRCLE(BW,STEP_R,STEP_ANGLE,R_MAX,P) %------------------------------算法概述----------------------------- % 该算法通过a = x-r*cos(angle)，b = y-r*sin(angle)将圆图像中的边缘点 % 映射到参数空间(a,b,r)中，由于是数字图像且采取极坐标，angle和r都取 % 一定的范围和步长，这样通过两重循环（angle循环和r循环）即可将原图像 % 空间的点映射到参数空间中，再在参数空间（即一个由许多小立方体组成的 % 大立方体)中寻找圆心，然后求出半径坐标。 %------------------------------------------------------------------- %------------------------------输入参数----------------------------- % BW:二值图像； % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长，单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值，p取0，1之间的数 %------------------------------------------------------------------- %------------------------------输出参数----------------------------- % hough_space:参数空间，h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数 % hough_circl:二值图像，检测到的圆 % para:检测到的圆的圆心、半径 %------------------------------------------------------------------- % From Internet,Modified by mhjerry,2011-12-11 [m,n] = size(BW); size_r = round((r_max-r_min)/step_r)+1; size_angle = round(2*pi/step_angle); hough_space = zeros(m,n,size_r); [rows,cols] = find(BW); ecount = size(rows); % Hough变换 % 将图像空间(x,y)对应到参数空间(a,b,r) % a = x-r*cos(angle) % b = y-r*sin(angle) for i=1:ecount for r=1:size_r for k=1:size_angle a = round(rows(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*cos(k*step_angle)); b = round(cols(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*sin(k*step_angle)); if(a>0&a<=m&b>0&b<=n) hough_space(a,b,r) = hough_space(a,b,r)+1; end end end end % 搜索超过阈值的聚集点 max_para = max(max(max(hough_space))); index = find(hough_space>=max_para*p); length = size(index); hough_circle=zeros(m,n); for i=1:ecount for k=1:length par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2<(r_min+(par3-1)*step_r)^2+5&... (rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2>(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5) hough_circle(rows(i),cols(i)) = 1; end end end % 打印结果 for k=1:length par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; par3 = r_min+(par3-1)*step_r; fprintf(1,'Center %d %d radius %d\n',par1,par2,par3); para(:,k) = [par1,par2,par3]'; end % 函数结束 运行该函数: %RUN HOUGH_CIRCLE DETECTION clc,clear all I = imread('2.bmp'); [m,n,l] = size(I); if l>1 I = rgb2gray(I); end BW = edge(I,'sobel'); step_r = 1; step_angle = 0.1; minr = 20; maxr = 60; thresh = 1; [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,minr,maxr,thresh); imshow(I),title('原图') figure, imshow(BW),title('边缘') figure, imshow(hough_circle),title('检测结果')