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霍夫变换是一种图像处理技术,用于从图像中检测具有特定形状的物体。该技术通过将直角坐标系中的直线变换到参数空间中的点,进而统计这些点的分布特征来实现检测。霍夫变换最初用于直线检测,但后来扩展到圆、椭圆等其他形状的识别。
直线在直角坐标系中表示为 ( y = kx + b ),而霍夫变换的核心思想是将直角坐标系中的变量与参数空间中的变量交换。具体来说,直角坐标系中的点 ( (x, y) ) 可以映射到参数空间中的点 ( (\gamma, \theta) ),其中 ( \gamma ) 和 ( \theta ) 分别表示极坐标下的半径和角度。由于同一条直线在参数空间中对应的 ( (\gamma, \theta) ) 是相同的,霍夫变换可以通过统计这些参数点的分布来检测直线。
以下是基于 MATLAB 的霍夫变换源代码示例:
function varargout = HoughObject(varargin) % 该函数用于创建或获取霍夫变换对象 % H = HOUGHOBJECT 返回新的霍夫变换对象或现有的单例对象 % H = HOUGHOBJECT('CALLBACK', hObject, eventData, handles, ...) 调用回调函数 % H = HOUGHOBJECT('Property', 'Value', ...) 创建新的霍夫变换对象或现有的单例 % 初始化代码 - 请不要编辑 gui_Singleton = 1; gui_State = struct(...); handles = ... if nargin & ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); endend% 打开函数 - 请不要编辑function HoughObject_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; guidata(hObject, handles); uiwait(handles.figure1);end% 生成按钮回调函数 - 请不要编辑function pbGenerate_Callback(hObject, eventdata, handles) load ObjectTemplate; S1 = zeros(180, 180); Str = {'Sq', 'Sc', 'St'}; a = 1; b = 3; x = round(a + (b - a) * rand(1)); S2 = eval(Str{x}); a = 1; b = 90; x = round(a + (b - a) * rand(1)); S3 = imrotate(S2, x); S = S1; sz = size(S3); a = 1; b = min(sz); x = round(a + (b - a) * rand(1)); S(x:sz(1) + x - 1, x:sz(2) + x - 1) = S3; S = im2bw(S); axes(handles.axes1); imshow(S); title('原图像'); handles.S = S; guidata(hObject, handles);end 运行结果如图所示,霍夫变换能够有效地检测图像中的直线。通过统计参数空间中的 ( (\gamma, \theta) ) 点的分布,系统能够清晰地识别出图像中存在的直线或曲线。
本文介绍了霍夫变换的基本原理及其在图像处理中的应用。完整代码或代写服务请联系 QQ: 1575304183。
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