基于hough变换的图形检测

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步骤

  1. 经过前期处理得到含有圆形的图像，高通滤波或者梯度算子得到边缘轮廓（二值图像）
  2. 记录轮廓的所有白色像素点
  3. 随机化若干次，得到若干条直线，并得到直线的垂线
  4. 记录求出垂线的交点坐标
  5. 设定阈值，若某一坐标是交点的次数大于某个设定的阈值，就把这一点看作圆心

若图像中有多个圆也可以检测出来。

**直线 **的检测也类似，可以把直线投射到 k-b 坐标系中，用一个点代表一条直线。

代码

代码是默认图像中只存在一个圆，所以最后设的阈值直接是图像中的最大值。

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function [x,y] = find_point(a) % 传入有圆形轮廓的图像,返回圆的中点
    [m,n] = size(a); p = zeros(m*n, 2); tot = 0;
    for i=1:m % 图像的所有白色像素点坐标
        for j=1:n
            if(a(i,j) == 1)
                tot = tot + 1;
                p(tot, 1) = i;
                p(tot, 2) = j;
            end
        end
    end
    
    line = zeros(1005,2); % 随机出若干条直线并得到其垂线
    for tot2=1:1000
        i = floor(unifrnd(1,tot)); j = floor(unifrnd(1,tot));
        x1 = p(i,1); y1 = p(i,2); x2 = p(j,1); y2 = p(j,2);
        mid_x = (x1+x2)/2; mid_y = (y1+y2)/2;
        k = (x2-x1)/(y1-y2); b = mid_y-k*mid_x;
        line(tot2,1) = k; line(tot2,2) = b;
    end
    
    count = uint8(zeros(m,n)); % 记录直线交点
    for i=1:tot2
        for j=1:tot2
            k1 = line(i,1); b1 = line(i,2);
            k2 = line(j,1); b2 = line(j,2);
            if abs(k1-k2)>0.1
                x0 = round((b2-b1)/(k1-k2)); y0 = round(k1*x0+b1);
                if x0>=1&&x0<=m&&y0>=1&&y0<=n
                    count(x0,y0) = count(x0,y0) + 1;
                end
            end
        end
    end
    mx = max(max(count));
    for i=1:m
        for j=1:n
            if(count(i,j) == mx)
                x = i; y = j;
            end
        end
    end
end
# 使用单$作为行内数学公式分界符