Преобразование Хафа

Image Processing Toolbox™ поддерживает функции, которые позволяют вам использовать Преобразование Хафа, чтобы обнаружить линии в изображении.

hough функционируйте реализует Стандартное преобразование Хафа (SHT). Преобразование Хафа спроектировано, чтобы обнаружить линии, с помощью параметрического представления линии:

rho = x*cos(theta) + y*sin(theta)

Переменная rho расстояние от источника до линии вдоль векторного перпендикуляра к линии. theta угол между осью X и этим вектором. hough функция генерирует матрицу пространства параметров, строки и столбцы которой соответствуют им rho и theta значения, соответственно.

После того, как вы вычислите Преобразование Хафа, можно использовать houghpeaks функционируйте, чтобы найти пиковые значения в пространстве параметров. Этот peaks представляет потенциальные линии во входном изображении.

После того, как вы идентифицируете peaks в Преобразовании Хафа, можно использовать houghlines функционируйте, чтобы найти конечные точки линейных сегментов, соответствующих peaks в Преобразовании Хафа. Эта функция автоматически заполняет маленькие разрывы в линейных сегментах.

Обнаружьте линии в изображениях Используя Хью

В этом примере показано, как обнаружить линии в изображении с помощью Hough преобразовать.

Считайте изображение в рабочую область и, чтобы сделать этот пример более иллюстративным, вращать изображение. Отобразите изображение.

I = imread('circuit.tif');
rotI = imrotate(I,33,'crop');
imshow(rotI)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Найдите ребра в изображении с помощью edge функция.

BW = edge(rotI,'canny');
imshow(BW);

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Вычислите Преобразование Хафа бинарного изображения, возвращенного edge.

[H,theta,rho] = hough(BW);

Отобразите преобразование, H, возвращенный hough функция.

figure
imshow(imadjust(rescale(H)),[],...
       'XData',theta,...
       'YData',rho,...
       'InitialMagnification','fit');
xlabel('\theta (degrees)')
ylabel('\rho')
axis on
axis normal 
hold on
colormap(gca,hot)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Найдите peaks в матрице Преобразования Хафа, H, использование houghpeaks функция.

P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

Наложите график на изображение преобразования, которое идентифицирует peaks.

x = theta(P(:,2));
y = rho(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','black');

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type image, line.

Найдите линии в изображении с помощью houghlines функция.

lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

Создайте график, который отображает оригинальное изображение с линиями, наложенными на него.

figure, imshow(rotI), hold on
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

   % Plot beginnings and ends of lines
   plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
   plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');

   % Determine the endpoints of the longest line segment
   len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
   if ( len > max_len)
      max_len = len;
      xy_long = xy;
   end
end
% highlight the longest line segment
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','red');

Figure contains an axes. The axes contains 38 objects of type image, line.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте