Преобразование Хафа

Image Processing Toolbox™ поддерживает функции, которые позволяют вам использовать преобразование Хафа для обнаружения линий в изображении.

The hough функция реализует Стандартное Преобразование Хафа (SHT). Преобразование Хафа спроектировано, чтобы обнаружить линии, используя параметрическое представление линии:

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

Переменная rho - расстояние от источника до линии вдоль вектора, перпендикулярного линии. theta - угол между осью X и этим вектором. The hough функция генерирует матрицу пространства параметров, строки и столбцы которой соответствуют этим rho и theta значений, соответственно.

После вычисления преобразования Хафа можно использовать houghpeaks функция для поиска пиковых значений в пространстве параметров. Эти пики представляют потенциальные линии на вход изображении.

После того, как вы идентифицируете peaks в преобразовании Хафа, можно использовать houghlines функция для поиска конечных точек сегментов линии, соответствующего peaks в преобразовании Хафа. Эта функция автоматически заполняет небольшие промежутки в сегментах линии.

Обнаружение линий в изображениях с помощью Hough

В этом примере показано, как обнаружить линии в изображении с помощью ough H преобразование.

Прочтите изображение в рабочую область и, чтобы сделать этот пример более иллюстративным, поверните 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.

Найти ребра на изображении используя 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, с использованием 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.

Найти линии на изображении используя houghlines функция.

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

Создать график, на котором будет отображаться оригинальное изображение с наложенными на него линиями.

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.