基于Hough变换的钟表表盘识别

基于Hough变换的钟表表盘识别

在图像处理领域，Hough变换被广泛应用于直线和圆形等形状的检测和识别。在本文中，我们将介绍如何使用Hough变换来检测和识别钟表表盘中的圆形。

首先，我们需要导入图像并将其转换为灰度图像。在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。

代码如下：

img = imread('clock.png');
gray = rgb2gray(img);

接下来，我们使用边缘检测算法（如Canny算子）来检测图像中的边缘。这是因为Hough变换是通过检测边缘来进行圆形检测的。

代码如下：

edges = edge(gray, 'canny');

然后，我们使用Hough变换来检测圆形。Matlab中提供了houghcircles函数来实现这一功能。我们需要指定最小和最大的半径范围，并设置阈值以确定圆心的数量。

代码如下：

[centers, radii, metric] = houghcircles(edges, [min_radius, max_radius], 'Sensitivity', threshold);

最后，我们可以在原始图像上绘制检测到的圆形。Matlab中提供了viscircles函数来实现这一功能。

代码如下：

imshow(img);
hold on;
viscircles(centers, radii, 'Color', 'r');