Matlab2016b图像处理-霍夫变换（新版）

查到很多教程都是基于较老的版本，随着Matlab的更新，霍夫变换函数也发生了变换，基于新版本，重新对霍夫变换函数做出解释。

Matlab版本：

Matlab2016b

基本原理：

霍夫变换主要用来线检测，原理并不麻烦。

简单来说，无非就是，xy空间，一条直线上的一个点，对应到参数空间，变成一条曲线，一条直线上的多个点，也就对应了一簇曲线，一簇曲线的交点，即为这条直线。

主要讲解霍夫变换函数的使用。

相关函数

1.hough：实现霍夫变换

• 基本语法：

  [H,theta,rho] = hough(BW,Name,Value,...)

  输入参数：

  BW：一幅二值图像；

  Name：‘RhoResolution’和‘Theta’两种选择，而且相互对应，同时存在；

  RhoResolution：霍夫变换沿rho轴的间距，默认是1；

  Theta：所处理的直线的角度范围，默认是（-90，89）；

  输出参数：

  H：霍夫变换矩阵；

  theta：x轴和rho向量之间的角度；

  rho：原点到直线的距离。

• 代码示例：该代码对检测直线的角度做出了限制。

% Read image and convert it to grayscale.
RGB = imread('gantrycrane.png');
I  = rgb2gray(RGB); 
% Extract edges.
BW = edge(I,'canny'); 
% Calculate the Hough transform.
[H,T,R] = hough(BW, 'Theta', 44:0.5:46);
% Dislay the Hough transform.
figure
imshow(imadjust(mat2gray(H)),'XData',T,'YData',R,...
   'InitialMagnification','fit');
title('Limited Theta Range Hough Transform of Gantrycrane Image');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal;
colormap(gca,hot)
           

• 效果图：

  

2.houghpeaks：霍夫变换峰值检测

• 基本语法：

  peaks = houghpeaks(H，numpeaks)

  peaks = houghpeaks(___,Name,Value,...)

  输入参数：

  H：霍夫变换矩阵；

  numpeaks：所检测峰值数目的最大值，默认为1；

  Name,Value：成对的参数，用于对峰值检测做出约束；

  Threshold：阈值，所检测峰值的最小值。默认是0.5*max(H(?);

  输出参数：

  peaks：所检测到的峰值的坐标矩阵；

• 代码示例：与houghlines一起。

3.houghlines：霍夫变换线检测

• 基本语法：

  lines = houghlines(BW,theta,rho,peaks)

  lines = houghlines(___,Name,Value,...)

  输入参数：

  BW：二值图像；

  theta：霍夫变换hough输出的角度；

  rho：霍夫变换hough输出的rho；

  peaks：霍夫变换峰值检测输出的峰值；

  输出参数：

  lines：是一个结构数组，包括point1,point2,theta,rho，长度为所检测到的线的条数；

  point1，2：所检测到线的起止坐标；

  theta，rho：与前两个函数类似。

• 代码示例：

I  = imread('circuit.tif');
% Rotate the image.
rotI = imrotate(I,33,'crop');
% Create a binary image.
BW = edge(rotI,'canny');
imshow(BW);
% Create the Hough transform using the binary image.
[H,T,R] = hough(BW);
figure,imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,...
            'InitialMagnification','fit');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal, hold on;
% Find peaks in the Hough transform of the image.
P  = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
x = T(P(:,2)); y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
% Find lines and plot them.
lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
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 by coloring it cyan.
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');
           

• 效果图：