Hough变换的原理：
将图像从图像空间变换至参数空间，变换公式如下：
变换以后，图像空间与参数空间存在以下关系：
图像空间中的一点在参数空间是一条曲线，而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线。
下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测。
close all; clear all; I = imread(\'scratch.tif\'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,\'canny\');%Canny方法提取图像边界，返回二值图像(边界1,否则0) [H,T,R] = hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换，H为霍夫变换矩阵，I,R为计算霍夫变换的角度和半径值 subplot(1,3,2); imshow(H,[],\'XData\',T,\'YData\',R,\'InitialMagnification\',\'fit\');%hough变换的图像 xlabel(\'\theta\'), ylabel(\'\rho\'); axis on,axis square,hold on; P = houghpeaks(H,3);%提取3个极值点 x = T(P(:,2)); y = R(P(:,1)); plot(x,y,\'s\',\'color\',\'white\');%标出极值点 lines=houghlines(BW,T,R,P);%提取线段 subplot(1,3,3); imshow(I), hold on; for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),\'LineWidth\',2,\'Color\',\'green\');%画出线段 plot(xy(1,1),xy(1,2),\'x\',\'LineWidth\',2,\'Color\',\'yellow\');%起点 plot(xy(2,1),xy(2,2),\'x\',\'LineWidth\',2,\'Color\',\'red\');%终点 end
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。