基于Hough变换实现形状检测的MATLAB代码

基于Hough变换实现形状检测的MATLAB代码

形状检测是计算机视觉中一个非常重要的问题。 Hough变换是一种常用的形状检测方法，因为它可以检测各种形状，包括直线、圆弧和任意曲线等。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于Hough变换的形状检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入图像并将其转换为灰度图像。例如，我们可以使用以下代码加载图像 “shapes.png” 并将其转换为灰度图像：

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

接下来，我们使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。这可以通过以下代码完成：

edges = edge(gray, 'Canny');

然后，我们将应用Hough变换来检测边缘上的形状。对于线检测，我们使用MATLAB自带的 “hough” 函数来执行Hough变换。代码如下：

[H,theta,rho] = hough(edges);
peaks = houghpeaks(H,5);
lines = houghlines(edges,theta,rho,peaks);

这段代码将生成一个Hough变换矩阵 “H” ，该矩阵描述了图像中所有可能的直线。 “theta” 参数是Hough变换的极角， “rho” 参数是Hough变换的极径。我们使用 “houghpeaks” 函数找到矩阵 “H” 中最大的几个值，并使用 “houghlines” 函数从这些峰值中提取对应的直线。

对于圆形检测，我们需要使用 “imfindci