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)
Найдите ребра в изображении с помощью 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, 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');
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');
