Hough变换

通过Hough变换在二值图像中检测直线需要3个步骤：

（1）利用hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；

（2）利用houghpeaks()函数在霍夫矩阵中寻找峰值点；

（3）利用houghlines()函数在之前2步结果的基础上得到原二值图像中的直线信息

1．霍夫变换

在MATLAB中，hough函数用于执行霍夫变换，该函数的调用方法如下：

1	[H, theta, rho] = hough(BW, param1, vall, param2, val2)

其中BW是边缘检测后的二值图像。param1、value1以及param2、value2为可选参数对。H是变换得到的Hough矩阵。theta和rho为分别对应于Hough矩阵每一列和每一行的θ和ρ值组成的向量。

2．寻找峰值

在MATLAB中，houghpeaks函数用于在霍夫矩阵中寻找峰值点。该函数的调用方法如下：

1	peaks = houghpeaks(H, numpeaks, param1, val1, param2, val2)

其中，H是由hough()函数得到的Hough矩阵；numpeaks是要寻找的峰值数目，默认为1; peaks是一个Q×2的矩阵，每行的两个元素分别为某一峰值点在Hough矩阵中的行、列索引；Q为找到的峰值点的数目。

3．提取直线段

在MATLAB中，houghlines函数在之前2步结果的基础上得到原二值图像中的直线信息。该函数的调用方法如下：

1	lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks, param1, val1, param2, val2)

其中，BW是边缘检测后的二值图像；theta和rho是Hough矩阵每一列和每一行的θ和ρ值组成的向量，由hough函数返回；peaks是一个包含峰值点信息的Q×2的矩阵，由houghpeaks函数返回；lines是一个结构体数组，数组长度是找到的直线条数。

利用霍夫变换来对图像进行处理

I=imread('pears.png');             %读取图像
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
BW=edge(rotI, 'prewitt');          %prewitt算子边缘检测
subplot(2,2,2);
imshow(BW);
title('prewitt算子边缘检测后图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
[H, T, R]=hough(BW);               %霍夫变换
subplot(2,2,3);
imshow(H, [], 'XData', T, 'YData', R, 'InitialMagnification', 'fit');
title('霍夫变换图');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on , axis normal, hold on;
P=houghpeaks(H,5, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
x=T(P(:,2)); y=R(P(:,1));
plot(x, y, 's', 'color', 'white');
lines=houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',5, 'MinLength',7);
subplot(2,2,4); , imshow(rotI);
title('霍夫变换图像检测');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
hold on;
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth',2, 'Color', 'green');
plot(xy(1,1), xy(1,2), 'x', 'LineWidth',2, 'Color', 'yello');
plot(xy(2,1), xy(2,2), 'x', 'LineWidth',2, 'Color', 'red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
if(len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1), xy_long(:,2), 'LineWidth',2, 'Color', 'cyan');