利用matlab进行图像检测--直线提取
数字图像处理Hough变换直线检测matlab实现
数字图像处理—Hough 变换直线检测,matlab 实现实验八Hough 变换直线检测一、实验目的理解Hough变换的原理，了解其应用；掌握利用Hough变换进行直线检测的处理过程及编程方法。
二、实验内容利用Hough变换检测直线通常先进行边缘检测，得到只包含边缘的二值图像。
再通过Hough变换，在参数空间检测图像共线点的数量得到直线参数，从而实现直线检测。
1、读入图像（图像需有直线或直线性边缘） 2 、进行图像边缘，得到二值图像3、实现Hough变换，检测出图像中的直线方程4、输出结果三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告%Hougl变换clc;clear;close all f=imread('l in e.bmp'); % 若是彩色图片转灰度化if len gth(size (f) )>2f=rgb2gray(f);end%figure(1)subplot(121);imshow(f); % 利用edge函数进行边缘检测j=edge(f,'Sobel');subplot(122);imshow(j); [row,col]=size(j);pi nfan g=ro un d((row*row+col*colF0.5);A=zeros(2*pinfang,180);for m=1:rowfor n=1:colif j(m,n)>0for thera=1:180r=thera/180*pi; % 角度转弧度rho=round(m*cos(r)+n*sin(r));% p =cos 0 +sin 0rho=rho+pinfang+1;%-l:l 转换到1:2l+1A(rho,thera)=A(rho,thera)+1;endendendend[rho,the⑻二仙d(A>40);% 交点超过60条线的点，ma,na为参数空间的坐标点nma=length(rho);for i=1:nmahold onm=1:row;%rho=ma(i)-1;r=thera(i)/180*pi;n=(rho(i)-pinfang-m*cos(r))/(0.00001+sin(r));end。
hough变换 matlab例程
以下是一个简单的MATLAB例程，演示如何使用Hough变换来检测图像中的直线。
假设你已经有一个名为`image.jpg`的图像文件，你可以使用以下代码来进行Hough变换:读取图像I = imread('image.jpg');将图像转换为灰度图Igray = rgb2gray(I);执行边缘检测BW = edge(Igray, 'canny');执行Hough变换[H,theta,rho] = hough(BW);找到峰值P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));找到直线lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);绘制图像和检测到的直线figure, imshow(I), hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% 为每条直线绘制端点plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');end在这个例程中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像，并执行Canny边缘检测。
接下来，我们使用Hough变换来检测直线，并找到其中的峰值。
最后，我们使用`houghlines`函数找到图像中的直线，并将其绘制在原始图像上。
利用matlab进行图像检测--直线提取
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y图像工程导论课程名称：图像工程导论设计题目：《图像检测：直线提取》院系：班级：设计者：学号：哈尔滨工业大学教务处图像工程导论任务书二〇一五年柒月哈尔滨工业大学一、课题详细描述：提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释x=imread('D:');%读取图片BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图imshow(BW);thresh=[,];sigma=2; %定义高斯参数f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测figure,imshow(f);[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10);%霍夫变换P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);Len(k)=lenif ( len > 8& len < 80) %限定像素范围plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像 hold on;endend四、代码运行结果及自评所需处理的图片：处理结果：从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
霍夫直线检测matlab
霍夫直线检测matlab霍夫直线检测（Matlab程序实现）霍夫直线检测算法是一种基于图像的分析方法，它可以检测图像中的直线，适用于任何图像，包括灰度图像和彩色图像。
此方法可用于计算机视觉中检测物体轮廓的任务。
以下是Matlab程序实现霍夫直线检测的步骤：第一步：读取图片使用Matlab的imread函数从文件中读取图像。
im = imread('image.jpg');第二步：把图像转换为灰度图像使用Matlab的rgb2gray函数，把读取的图像转换为灰度图像。
im_gray = rgb2gray(im);第三步：对灰度图像进行边缘检测使用Matlab的edge函数，对图像进行边缘检测，以检测图像中的直线。
im_edges = edge(im_gray,'canny');第四步：使用Hough变换检测直线使用Matlab的hough函数，对图像中的边缘进行Hough变换，以检测图像中的直线。
[H, theta, rho] = hough(im_edges);第五步：绘制Hough变换图形使用Matlab的imshow函数，绘制Hough变换图形，以检测图像中的直线。
imshow(H,[],'XData',theta,'YData',rho);第六步：检测直线使用Matlab的houghpeaks函数，检测图像中的直线。
P = houghpeaks(H,5);第七步：从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线使用Matlab的houghlines函数，从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线。
lines = houghlines(im_edges,theta,rho,P);第八步：绘制检测到的直线使用Matlab的imshow函数，绘制检测到的直线。
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配引言：图像特征提取与匹配是计算机视觉领域中重要的研究内容，它在图像识别、图像检索、物体跟踪等方面发挥着关键作用。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理与分析工具，为图像特征提取与匹配提供了良好的平台。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配，涵盖了特征提取、特征描述、特征匹配等方面的内容。
一、图像特征提取图像特征提取是指从原始图像中提取出具有独特信息的、用于描述图像内容的特征。
它可以通过不同的方法进行，如色彩特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
在Matlab中，可以利用各种图像处理函数和工具箱来实现图像特征提取的任务。
以色彩特征为例，可以通过RGB颜色空间、HSV颜色空间等进行分析。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，然后通过imhist函数绘制图像的直方图，分析图像的颜色分布情况。
此外，还可以利用imhistmatch函数对两幅图像的直方图进行匹配，实现颜色风格的转换等操作。
二、特征描述特征描述是指对提取出的图像特征进行进一步的描述和表示。
常用的特征描述方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等。
在Matlab中，可以利用Image Processing Toolbox中提供的函数来进行常用特征描述算法的计算和实现。
以SIFT为例，Matlab中提供了vl_feat工具箱，可以通过该工具箱中的sift函数计算出图像的SIFT特征。
此外，还可以利用vl_ubcmatch函数进行图像间SIFT特征的匹配，并通过可视化的方法展示匹配结果。
三、特征匹配特征匹配是指通过比较不同图像间的特征，确定它们之间的相似性。
在Matlab 中，可以利用各种匹配算法来实现特征匹配的任务，如基于距离度量的匹配、基于统计学习的匹配等。
以基于距离度量的匹配为例，常见的方法有欧氏距离匹配、汉明距离匹配等。
hough变换检测直线原理matlab
Hough变换是一种图像处理技术，它可以被用来检测图像中的直线。
Hough变换的原理是通过将图像空间中的像素点转换到参数空间中来对直线进行检测。
在参数空间中，每条直线都可以被表示为一组参数，如直线的斜率和截距。
在matlab中，可以使用hough变换来检测图像中的直线。
下面我们来介绍一下在matlab中如何使用hough变换来检测直线。
1. 预处理图像在使用hough变换之前，首先需要对图像进行预处理。
可以通过灰度化、边缘检测等处理方法来提取出图像中的直线信息，以便于后续的检测。
2. 进行hough变换在matlab中，可以使用函数hough来进行hough变换。
该函数的调用格式为：[H,T,R] = hough(BW)其中，BW是经过预处理的二值图像，H是hough变换的结果矩阵，T和R分别是参数空间中的角度和距离。
3. 检测直线在获得了hough变换的结果矩阵之后，可以使用函数houghpeaks来检测出图像中的直线。
该函数的调用格式为：P = houghpeaks(H,5)其中，H是hough变换的结果矩阵，5表示要检测的直线数量。
4. 获取直线参数一旦检测出了直线，就可以使用函数houghlines来获取直线的参数。
该函数的调用格式为：lines = houghlines(BW,T,R,P)其中，BW是经过预处理的二值图像，T和R分别是参数空间中的角度和距离，P是检测出的直线。
5. 绘制直线可以使用函数imshow来在原图上绘制出检测到的直线。
该函数的调用格式为：imshow(BW)hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off通过以上步骤，就可以在matlab中使用hough变换来检测图像中的直线。
基于matlab的直线检测原理
基于matlab的直线检测原理
基于Matlab的直线检测原理涉及到一种称为霍夫变换的方法。
霍夫变换是一种在图像处理中常用的方法，用于检测图像中的直线。
下面是基于Matlab的直线检测原理的具体步骤：
1. 读取图像：首先，在Matlab中读取需要进行直线检测的图像。
2. 边缘检测：使用Matlab提供的边缘检测算法（例如Canny
算法）来检测图像中的边缘。
这可以通过调用Matlab中的imedge函数来实现。
3. 霍夫变换：使用Matlab中的hough函数来执行霍夫变换。
霍夫变换将边缘图像转换为霍夫空间，其中每个点对应于直线在原始图像中的参数。
通过设置适当的阈值和其他参数，可以控制检测到的直线的数量和质量。
4. 直线提取：通过分析霍夫变换的结果，在霍夫空间中找到具有最高数量的交点，这些交点对应于图像中的直线。
可以使用Matlab的houghpeaks函数来找到霍夫空间中的交点。
5. 直线可视化：使用Matlab中的houghlines函数来提取直线
的位置和角度，并在原始图像上绘制检测到的直线。
这将帮助用户看到直线检测的结果。
需要注意的是，直线检测的结果可能会受到图像质量、边缘检
测算法的选择和参数设置的影响。
因此，在实际应用中，可能需要不断调整参数以获得更好的直线检测结果。
基线提取matlab
基线提取matlab
在 MATLAB 中，你可以使用`baseline`函数来提取图像中的基线。
`baseline`函数可以通过最小二乘法或多项式拟合来估计基线。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用`baseline`函数进行基线提取：
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 提取基线
[~, baseline] = baseline(img, 'Method', 'Polynomial', 'Order', 2);
% 显示原始图像和提取的基线
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(baseline, 'r');
hold off;
```
在上述示例中，首先读取图像（假设图像名为`image.jpg`）。
然后，使用`baseline`函数提取基线，其中`Method`参数设置为`Polynomial`表示使用多项式拟合，`Order`参数设置为 2 表示使用二次多项式。
最后，使用`imshow`函数显示原始图像，并使用`plot`函数将提取的基线绘制在图像上。
请注意，`baseline`函数的参数可以根据实际需求进行调整，例如选择不同的拟合方法（如`Minimum`表示最小二乘法）或设置不同的多项式阶数。
此外，MATLAB 还提供了其他图像处理和分析工具，你可以根据具体的应用场景进一步探索和应用。
如果你需要更详细的帮助或有其他特定的需求，请提供更多信息，我将尽力提供更准确的回复。
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图像工程导论
课程名称：图像工程导论
设计题目：《图像检测：直线提取》院系：
班级：
设计者：
学号：
哈尔滨工业大学教务处
图像工程导论任务书
二〇一五年柒月哈尔滨工业大学
一、课题详细描述：
提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：
读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释
x=imread('D:2.jpg');%读取图片
BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图
imshow(BW);
thresh=[0.01,0.17];
sigma=2; %定义高斯参数
f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测
figure,imshow(f);
[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10); %霍夫变换
P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);
lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
Len(k)=len
if ( len > 8& len < 80) %限定像素范围
plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像
hold on;
end
end
四、代码运行结果及自评
所需处理的图片：
处理结果：
从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
五、实验中所遇到的问题及解决方法
①在调试中最开始就由于实际操作经验不足，遇到了代码错误、路径错
误、图像失准等问题，在查阅相关资料以及咨询指导教师后问题便迎刃而解
了。
②本实验关于的降噪等图像处理方法多种多样，本实验组在不断的尝试
与失败之后最终选择了如上所示1的方案来解决问题。
③在开始实验测试时选取直线的精度以及准确性都不是很高，难免有遗
漏，但是在多次修改参数以及方案后最终得到了较满意的结果。
④实验初期由于经验不足、分工不明确导致合作效率低下、方案各有抵
触，但是在多次交流协商之后将实验方案和分工明确地确定了下来，使得合作更有了效果。
六、心得与体会
①通过本次课题实验，我们深切的认识到了图像检测处理技术的深刻意
义，亲身参与并体验到了图像工程乃至科学技术对于生活的广大变革及便利的意义。
②在合作与交流之中，我们体会到了高效率的分工合作对于生产科研的
重大促进意义。
③本次课题我们运用了多方面的知识，大范围地查阅资料、咨询达者，
感受到了自己动手操作实践的乐趣、成功的喜悦以及多种方式学习的能力和方法。