matlab编程 hough变换 直线检测,着急!在线等!毕业设计!
matlab编程hough变换直线检测,着急!在线等!毕业设计!matlab没有自带hough变换!帮忙看下程序,前三张图都能出来,最后一张图没有图案啊,谁能给个正确的程...
matlab编程 hough变换 直线检测,着急!在线等!毕业设计!matlab没有自带hough变换!
帮忙看下程序,前三张图都能出来,最后一张图没有图案啊,谁能给个正确的程序,要求最后一张图利用经典hough变换提取的图像,要有红线标出相应直线,急等!!!
I=imread('cameraman.tif');
[x,y]=size(I);
BW1= dither(I);
BW=edge(BW1,'canny');
figure;imshow(I);title('原图')
figure;imshow(BW);title('边缘检测图像')
rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2))+1; %由原图数组坐标算出ρ最大值,并取整数部分加1
%此值作为ρ,θ坐标系ρ最大值
accarray=zeros(rho_max,180); %定义ρ,θ坐标系的数组,初值为0。
%θ的最大值,180度
Theta=[0:pi/180:pi]; %定义θ数组,确定θ取值范围
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
%将θ值代入hough变换方程,求ρ值
rho=(n*cos(Theta(k)))+(m*sin(Theta(k)));
%将ρ值与ρ最大值的和的一半作为ρ的坐标值(数组坐标),这样做是为了防止ρ值出现负数
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%在ρθ坐标(数组)中标识点,即计数累加
accarray(rho_int,k)=accarray(rho_int,k)+1;
end
end
end
end
figure;colormap gray;
imagesc(accarray);title('hough变换后的图')
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
%=======利用hough变换提取直线======%
%寻找100个像素以上的直线在hough变换后形成的点
K=1; %存储数组计数器
for rho_n=1:rho_max %在hough变换后的数组中搜索
for theta_m=1:180
if accarray(rho_n,theta_m)>=10 %设定直线的最小值。
case_accarray_n(K)=rho_n; %存储搜索出的数组下标
case_accarray_m(K)=theta_m;
K=K+1;
end
end
%把这些点构成的直线提取出来,输出图像数组为I_out
I_out=zeros(x,y);
I_jiao_class=zeros(x,y);
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
rho=(n*cos(Theta(k)))+(m*sin(Theta(k)));
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%如果正在计算的点属于100像素以上点,则把它提取出来
for a=1:K-1
if rho_int==case_accarray_n(a)&k==case_accarray_m(a)%%%==gai==%%% k==case_accarray_m(a)&rho_int==case_accarray_n(a)
I_out(n,m)=BW(n,m);
I_jiao_class(n,m)=k;
end
end
end
end
end
end
figure;imshow(I_out);title('利用经典hough变换提取的图像');
end 展开
帮忙看下程序,前三张图都能出来,最后一张图没有图案啊,谁能给个正确的程序,要求最后一张图利用经典hough变换提取的图像,要有红线标出相应直线,急等!!!
I=imread('cameraman.tif');
[x,y]=size(I);
BW1= dither(I);
BW=edge(BW1,'canny');
figure;imshow(I);title('原图')
figure;imshow(BW);title('边缘检测图像')
rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2))+1; %由原图数组坐标算出ρ最大值,并取整数部分加1
%此值作为ρ,θ坐标系ρ最大值
accarray=zeros(rho_max,180); %定义ρ,θ坐标系的数组,初值为0。
%θ的最大值,180度
Theta=[0:pi/180:pi]; %定义θ数组,确定θ取值范围
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
%将θ值代入hough变换方程,求ρ值
rho=(n*cos(Theta(k)))+(m*sin(Theta(k)));
%将ρ值与ρ最大值的和的一半作为ρ的坐标值(数组坐标),这样做是为了防止ρ值出现负数
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%在ρθ坐标(数组)中标识点,即计数累加
accarray(rho_int,k)=accarray(rho_int,k)+1;
end
end
end
end
figure;colormap gray;
imagesc(accarray);title('hough变换后的图')
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
%=======利用hough变换提取直线======%
%寻找100个像素以上的直线在hough变换后形成的点
K=1; %存储数组计数器
for rho_n=1:rho_max %在hough变换后的数组中搜索
for theta_m=1:180
if accarray(rho_n,theta_m)>=10 %设定直线的最小值。
case_accarray_n(K)=rho_n; %存储搜索出的数组下标
case_accarray_m(K)=theta_m;
K=K+1;
end
end
%把这些点构成的直线提取出来,输出图像数组为I_out
I_out=zeros(x,y);
I_jiao_class=zeros(x,y);
for n=1:x,
for m=1:y
if BW(n,m)==1
for k=1:180
rho=(n*cos(Theta(k)))+(m*sin(Theta(k)));
rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
%如果正在计算的点属于100像素以上点,则把它提取出来
for a=1:K-1
if rho_int==case_accarray_n(a)&k==case_accarray_m(a)%%%==gai==%%% k==case_accarray_m(a)&rho_int==case_accarray_n(a)
I_out(n,m)=BW(n,m);
I_jiao_class(n,m)=k;
end
end
end
end
end
end
figure;imshow(I_out);title('利用经典hough变换提取的图像');
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