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)
Найти ребра на изображении используя edge функция.
BW = edge(rotI,'canny');
imshow(BW);
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)
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');
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');
