MATLAB 中的 Houghlines答案

【问题标题】：Houghlines in MATLABMATLAB 中的 Houghlines
【发布时间】：2011-01-04 23:47:00
【问题描述】：

使用Hough lines检测图像中的线条后，如何使用它来计算参考图像线条的角度变化（旋转）？

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing computer-vision hough-transform

【解决方案1】：

读者须知：这是一个后续问题，背景参考这些：

这个过程与我之前展示的类似。下面我使用the images from your previous question（因为你只提供了一个，我通过将第一个旋转10度来创建另一个）。

我们首先检测两个图像的线条。我们在Hough transform functions 的帮助下做到这一点。这看起来适用于两个图像：

接下来，我们要使用线端点作为控制点来执行图像配准。首先，我们确保两幅图像中的点相互对应。我通过使用 convhull 计算凸包来做到这一点，它会自动按逆时针顺序（或者是相反的方向！）对它们进行排序。上面显示的数字表示顺序。

最后，我们使用函数 cp2tform 得到变换矩阵，我们用它来对齐图像并提取平移、旋转和缩放。

以下是完整代码：

%% # Step 1: read and prepare images
%# (since you provided only one, I created the other by rotating the first).
I1 = imread('http://i.stack.imgur.com/Se6zX.jpg');
I1 = rgb2gray( imcrop(I1, [85   35  445  345]) ); %# Get rid of white border
I2 = imrotate(I1, -10, 'bilinear', 'crop'); %# Create 2nd by rotating 10 degrees

%% # Step 2: detect the cross sign endpoints (sorted in same order)
p1 = getCross(I1);
p2 = getCross(I2);

%% # Step 3: perform Image Registration
%# Find transformation that maps I2 to I1 using the 4 control points for each
t = cp2tform(p2,p1,'affine');

%# Transform I2 to be aligned with I1
II2 = imtransform(I2, t, 'XData',[1 size(I1,2)], 'YData',[1 size(I1,1)]);

%# Plot
figure('menu','none')
subplot(131), imshow(I1), title('I1')
subplot(132), imshow(I2), title('I2')
subplot(133), imshow(II2), title('I2 (aligned)')

%# Recover affine transformation params (translation, rotation, scale)
ss = t.tdata.Tinv(2,1);
sc = t.tdata.Tinv(1,1);
tx = t.tdata.Tinv(3,1);
ty = t.tdata.Tinv(3,2);
scale = sqrt(ss*ss + sc*sc)
rotation = atan2(ss,sc)*180/pi
translation = [tx ty]

这是提取线端点的函数：

function points = getCross(I)
    %# Get edges (simply by thresholding)
    I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric');
    BW = imclearborder(~im2bw(I, 0.5));

    %# Hough transform
    [H,T,R] = hough(BW);

    %# Detect peaks
    P  = houghpeaks(H, 2);

    %# Detect lines
    lines = houghlines(BW, T, R, P);

    %# Sort 2D points in counterclockwise order
    points = [vertcat(lines.point1); vertcat(lines.point2)];
    idx = convhull(points(:,1), points(:,2));
    points = points(idx(1:end-1),:);
end

结果：

scale =
    1.0025
rotation =
   -9.7041
translation =
   32.5270  -38.5021

旋转恢复为几乎 10 度（有一些不可避免的错误），缩放实际上是 1（意味着没有缩放）。请注意，上例中有一个平移分量，因为没有围绕十字符号的中心进行旋转）。

【讨论】：

你好，想问一下翻译的数字是什么意思？移动的像素数？我试图放大到像素级别并计算移动的像素，但它不相符。谢谢。非常感谢您的帮助。
完成图像配准部分后，我们最终得到仿射变换矩阵，从中提取旋转和平移。现在正如我最后提到的，翻译一定是在创建第二张图像的过程中发生的，因为旋转不是相对于十字符号中心的。你是否尝试将这个过程应用于你的实际图像？此外，在这种情况下，我们最终只对我们成功恢复的旋转部分感兴趣（-9.7 度，几乎 10）！！
你好，我确实在我的实际图像上尝试过这个过程。由于我的图像也被旋转，因此它不在十字标志的中心，我还需要翻译它。谢谢！

【解决方案2】：

我不确定霍夫变换的MATLAB 实现是什么，但线的方向将与您习惯的角度成直角（90 度或 pi/2 弧度）首先确定线路。

我希望这会有所帮助。网络上有大量关于霍夫变换的报道，维基百科是一个很好的起点。

【讨论】：