霍乎变换 点云直线提取
hough变换提取直线(Matlab实现)
Hough变换提取直线之袁州冬雪创作一、实验方针实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像选取有较多直线及部分曲线以作对比的图像作为实验素材，这里我们必须使用黑色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是黑色图像），原因下面有详解.2、检测图像边沿如果一个像素落在图像中某一个物体的鸿沟上，那末它的邻域将成为一个灰度级变更的带.对这种变更最有用的两个特征是灰度的变更率和方向，他们分别用梯度向量的幅度和方向来暗示.边沿检测算子检查每一个像素的邻域并对灰度变更率停止量化，通常也包含方向的确定.有若干种算子可使用，大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法.如Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Log算子等.这里采取Log算子提取图像边沿，再用均值滤波去除边沿图像噪声.3、实现Houg变换，检测出图像中的直线Hough变换是一种操纵图像的全局特征将特定形状的边沿毗连起来，形成持续平滑边沿的一种方法.它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别.这里先对边沿图像停止二值化处理，然后再用hough变换提取直线，最后用红色标识表记标帜之.因为处理过程中需使用灰度图像，但最后无法给灰度图像赋颜色（会出错或效果欠好），只能给黑色图像赋颜色，故最初输入时请使用黑色图像.4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入黑色图像，注意不克不及使用灰度图像o=f; %保存黑色原图f=rgb2gray(f);%将黑色图像转换为灰度图像，f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m，列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处理范畴较大，所以从图像（3,3）开端，在（m2,n2）竣事l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边沿');[m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j )+l(i,j+1)+l(i+1,j1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边沿后，对成果停止均值滤波以去除噪声，为下一步hough变换提取直线作准备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后') q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像停止二值化处理，使图像边沿更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每一个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每一个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每一个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边沿的白点，其余点不检测for k=1:ap =round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每一个点从1到180度遍历一遍，取得颠末该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p大于0，则将点存储在（d，2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a，p）相应的累加器单元加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0，则将点存储在（0，d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a，p)相应的累加器单元加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每一个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对知足阈值条件的累加器单元中(a，p)对应的所有点停止操纵o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每一个点R分量=255，G分量=0，B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %成果为在原图上对知足阈值要求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验成果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节多少可以通过对二值化的阈值调节来节制，阈值越大，细节越少.2.最后提取直线的阈值越小，可被赋红色的直线的越多，但更多的无关细节也能够被赋红色；阈值越大，可被赋红色的直线的越少，同时无关细节也会减少.通过对这个两个参数的适当调节可使提取直线的效果更好.。
霍乎变换 点云直线提取
霍乎变换点云直线提取霍夫变换是一种计算机视觉和图像处理中广泛应用的技术，用于从点云数据中提取直线。
点云是一组由三维坐标组成的点的集合，通常用于描述物体的形状和位置。
在现实世界中，许多对象的表面可以由一些直线来描述，比如建筑物的墙壁、道路的划线等。
因此，从点云数据中提取直线是非常重要的，可以帮助我们理解物体的结构和形状，以及进行场景分析和目标识别等应用。
霍夫变换的基本思想是将图像空间中的点转换为参数空间中的直线。
对于每一个点，在参数空间中生成一个与之相关的直线。
如果多个点在参数空间中生成的直线相交于同一个点，那么这些点就可能共线，从而可以判断它们可能是一条直线。
具体而言，霍夫变换的算法可以分为以下几步：首先，初始化参数空间，设置直线的角度和距离的取值范围，并将其划分为一个二维的离散网格。
然后，对于每一个点，遍历参数空间中的每一个网格，如果点和参数空间中的网格相交，那么该网格的计数器加一。
最后，统计参数空间中计数器值较高的网格，并将其对应的直线提取出来。
霍夫变换的优点是能够有效地提取出直线，即使在存在噪声和部分缺失的情况下也能得到较好的结果。
同时，它还具有较高的鲁棒性，对于不同形状和尺度的直线都可以进行检测。
然而，霍夫变换也存在一些局限性。
首先，参数空间的维度和分辨率对于算法的效果有很大影响，需要进行合适的调整。
其次，对于复杂的场景，存在多条直线交叉的情况，可能需要进行额外的处理。
此外，算法的计算复杂度较高，对于大规模的点云数据可能需要较长的运行时间。
因此，在应用霍夫变换进行点云直线提取时，需要根据具体情况进行参数的调整和算法的优化，以获得更好的效果。
同时，还可以结合其他的图像处理和机器学习技术，进一步提高直线提取的准确性和效率。
总之，霍夫变换作为一种经典的图像处理技术，在点云直线提取中发挥了重要的作用。
它的原理简单而直观，具有广泛的应用前景。
通过充分理解和掌握霍夫变换的原理和算法，可以为点云数据的分析和应用带来更多的可能性。
利用霍夫变换 提取直角-概述说明以及解释
利用霍夫变换提取直角-概述说明以及解释1.引言1.1 概述霍夫变换是一种常用的图像处理技术，通过数学方法寻找图像中的直线和直角。
本文将介绍如何利用霍夫变换提取直角的方法和优势。
在图像处理领域，直角是一种常见的几何形状，具有明显的特征，因此提取直角对于图像分析和识别具有重要意义。
传统的方法往往需要通过复杂的图像处理算法和人工标注来提取直角，效率低下且易受噪声干扰。
而霍夫变换通过对图像中的直线进行检测和拟合，可以高效地提取直角。
其原理是将直线表示为极坐标形式，通过在参数空间中累加直线的交点，可以找到直角的位置。
并且，霍夫变换具有较强的抗噪能力，可以有效地处理复杂的图像情况。
本文将详细介绍霍夫变换的原理、在直角提取中的应用以及提取直角的优势，希望读者能对利用霍夫变换提取直角有一个深入的了解。
1.2 文章结构文章结构部分将会介绍整篇文章的章节安排和主要内容，为读者提供一个清晰的概览。
具体包括以下内容：文章结构本文将主要分为三个部分：引言、正文和结论。
在引言中将概述霍夫变换的概念和本文的目的，引导读者了解本文的重点。
正文部分将详细介绍霍夫变换的原理，以及在直角提取中的应用和优势。
最后，在结论部分将对整篇文章进行总结，展望未来可能的发展方向，并提出结论。
通过这样的结构安排，读者可以清晰地了解本文的内容框架，有助于他们更好地理解论点和论证。
1.3 目的：本文的目的是介绍利用霍夫变换提取直角的方法。
通过深入理解霍夫变换的原理和应用，我们可以更好地理解如何利用这一技术来检测图像中的直角结构。
同时，我们还将探讨霍夫变换在直角提取中的优势，以及未来可能的发展方向。
通过本文的阐述，读者将能够更加全面地了解霍夫变换在图像处理中的重要性，以及其在直角检测中的实际应用价值。
2.正文2.1 霍夫变换的原理霍夫变换是一种数学方法，用于在图像或空间中检测具有特定形状或模式的物体。
它最初是由保罗·霍夫于1962年提出的，用于在图像中检测直线。
霍夫变换直线检测
霍夫变换直线检测霍夫变换（HoughTransform）是计算机图形学中重要的一种技术，它可以定位直线曲线或其他形状的边缘。
它的发明者John Hough，在1962年的一篇论文中提出了这个概念。
霍夫变换是一种经典的图像处理技术，用于检测图像中的直线曲线轮廓与边缘，可以将数字图像转换为数学模型，从而提取和描述图像中的特征。
应用霍夫变换来检测图像中的直线曲线，通常采用基于投票和阈值技术来检测。
图像处理系统上运行霍夫变换，可以检测出图像中的直线曲线，并检测出图像中的边缘。
霍夫变换可以提取图像中的细微内容，主要是提取图像中的线性结构。
霍夫变换的核心是基于投票和阈值技术来检测边缘，这会将图像中的所有边缘（直线曲线或其他）进行分类。
为了提取图像中的边缘，霍夫变换会采用空间变换和梯度变换的方法，将图像转换为极坐标系。
然后，它会检测极坐标系中相关边缘的投票，用于提取边缘。
霍夫变换直线检测可以在图像中检测出直线或其他形状，提取出图像中的轮廓特征。
这是一种经典的图像处理技术，可以将图像转换为数学模型，主要用于线性结构的检测，如线段曲线或线条的检测，用于图形和图像的分析、识别和跟踪。
在印刷体识别、图像识别和计算机视觉等多个领域都有应用。
霍夫变换直线检测是一种效果良好的技术，可以有效检测复杂的线性结构，识别精确的特征。
它也有一些弊端，比如它可能无法检测出特定角度的线条，这可能会影响到它的检测效率。
霍夫变换直线检测是一种技术，可以有效的检测出图像中的线条结构，提取出图像的特征信息。
它广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，是图像处理中非常重要的一种技术。
它可以有效的处理图像的细节内容，不仅提供了检测精确的特征，还可以有效减少计算量，是一种十分有用的图像处理技术。
hough变换提取直线(Matlab实现)之欧阳数创编
Hough变换提取直线一、实验目标实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像选取有较多直线及部分曲线以作对比的图像作为实验素材，这里我们必须使用彩色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是彩色图像），原因下面有详解。
2、检测图像边缘如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带。
对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，他们分别用梯度向量的幅度和方向来表示。
边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
有若干种算子可以使用，大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
如Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Log算子等。
这里采用Log算子提取图像边缘，再用均值滤波去除边缘图像噪声。
3、实现Houg变换，检测出图像中的直线Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。
它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。
这里先对边缘图像进行二值化处理，然后再用hough变换提取直线，最后用红色标记之。
因为处理过程中需使用灰度图像，但最后无法给灰度图像赋颜色（会出错或效果不好），只能给彩色图像赋颜色，故最初输入时请使用彩色图像。
4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入彩色图像，注意不能使用灰度图像o=f; %保留彩色原图f=rgb2gray(f);%将彩色图像转换为灰度图像，f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m，列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处理领域较大，所以从图像（3,3）开始，在（m2,n2）结束l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边缘');[m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j )+l(i,j+1)+l(i+1,j1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边缘后，对结果进行均值滤波以去除噪声，为下一步hough变换提取直线作准备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后') q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处理，使图像边缘更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边缘的白点，其余点不检测for k=1:ap =round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍，取得经过该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p大于0，则将点存储在（d，2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a，p）相应的累加器单元加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0，则将点存储在（0，d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a，p)相应的累加器单元加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对满足阈值条件的累加器单元中(a，p)对应的所有点进行操作o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255，G分量=0，B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %结果为在原图上对满足阈值要求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验结果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节多少可以通过对二值化的阈值调节来控制，阈值越大，细节越少。
霍夫变换提取任何形状的线条 -回复
霍夫变换提取任何形状的线条-回复静态图像处理中，线条的提取是非常重要的任务之一。
而霍夫变换是一种经典的图像处理技术，它可以有效地提取任何形状的线条。
本文将逐步介绍霍夫变换的原理和实现步骤，帮助读者理解和运用这一强大的线条提取方法。
一、霍夫变换的原理霍夫变换是一种通过直方图投影的方法来识别图像中的特定形状的技术。
在线条提取中，我们可以利用霍夫变换来检测直线的存在及其参数。
霍夫变换的主要思想是将二维图像空间转换为参数空间，通过在参数空间中的投票来检测直线。
具体来说，霍夫变换首先定义了一个参数空间，该空间由直线在图像中的两个参数组成，分别是极坐标中的r（极径）和θ（极角）。
然后，对于图像中的每个像素，对应的r和θ的所有可能取值进行投票。
如果一组(r, θ)的投票超过设定的阈值，那么这组(r, θ)对应的直线就被检测出来。
二、霍夫变换的步骤下面我们将详细介绍如何使用霍夫变换来提取任何形状的线条。
1. 边缘检测首先，我们需要对图像进行边缘检测，以便从原始图像中提取线条的形状。
常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。
通过应用这些算法，我们可以得到一张只包含边缘信息的二值图像。
2. 构建霍夫空间在霍夫变换中，我们使用二维参数空间(r, θ)来表示直线的形状。
为了构建霍夫空间，我们需要提前设定r和θ的取值范围和精度。
例如，我们可以将r取值范围设定为图像对角线的长度，将θ取值范围设定为0到180。
然后，根据设定的取值范围和精度，创建一个二维空间，用于记录参数(r, θ)对应的投票数。
3. 执行霍夫变换通过遍历二值图像的所有边缘点，对每个边缘点进行一次投票。
对于每个边缘点，计算其到二维参数空间中所有(r, θ)的距离，并在对应的(r, θ)位置的投票数加1。
4. 设置阈值根据实际需求，设置一个阈值，用于判断一个(r, θ)对应的直线是否存在。
如果投票数超过阈值，我们认为这个(r, θ)对应的直线是有效的，即图像中存在一条与之对应的直线。
霍夫变换线段聚类
霍夫变换线段聚类是一种计算机视觉技术，用于从图像中检测并提取直线段。
霍夫变换是一种在图像处理中广泛使用的技术，它可以将图像空间中的点映射到参数空间，从而在参数空间中形成峰值，这些峰值对应于图像中的直线或其他形状。
在线段聚类中，霍夫变换被用于从图像中提取直线段。
具体来说，该算法首先使用边缘检测算法（如Canny算法）来检测图像中的边缘。
然后，它使用霍夫变换将这些边缘点映射到参数空间，并在参数空间中寻找峰值。
这些峰值对应于图像中的直线段。
一旦检测到直线段，就可以使用聚类算法对这些线段进行分组。
聚类算法可以根据不同的特征对线段进行分组，例如线段的长度、方向或位置。
通过聚类，可以将属于同一对象的线段分组在一起，从而提取出图像中的不同对象。
霍夫变换线段聚类在计算机视觉领域具有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人导航、目标跟踪等。
它可以帮助我们快速准确地从图像中提取出有用的信息，为后续的处理和分析提供便利。
hough变换提取直线(Matlab实现)
Hough变换提取直线一.试验目的实现用Hough变换检测直线的算法二.试验内容1.读入图像拔取有较多直线及部分曲线以作比较的图像作为试验素材,这里我们必须应用黑色图像（有些看似灰度图像的现实属性也是黑色图像）,原因下面有详解.2.检测图像边沿假如一个像素落在图像中某一个物体的鸿沟上,那么它的邻域将成为一个灰度级变更的带.对这种变更最有效的两个特点是灰度的变更率和偏向,他们分离用梯度向量的幅度和偏素来暗示.边沿检测算子检讨每个像素的邻域并对灰度变更率进行量化,平日也包含偏向的肯定.有若干种算子可以应用,大多半是基于偏领导数掩模求卷积的办法.如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Log算子等.这里采取Log算子提取图像边沿,再用均值滤波去除边沿图像噪声.3.实现Houg变换,检测出图像中的直线Hough变换是一种应用图像的全局特点将特定外形的边沿衔接起来,形成持续腻滑边沿的一种办法.它经由过程将源图像上的点暗射到用于累加的参数空间,实现对已知解析式曲线的辨认.这里先对边沿图像进行二值化处理,然后再用hough变换提取直线,最后用红色标识表记标帜之.因为处理进程中需应用灰度图像,但最后无法给灰度图像赋色彩（会出错或后果不好）,只能给黑色图像赋色彩,故最初输入时请应用黑色图像.4.Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入黑色图像,留意不克不及应用灰度图像o=f; %保存黑色原图f=rgb2gray(f);%将黑色图像转换为灰度图像,f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m,列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处理范畴较大,所以从图像（3,3）开端,在（m2,n2）停止l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边沿'); [m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j)+l(i, j+1)+l(i+1,j1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边沿后,对成果进行均值滤波以去除噪声,为下一步hough变换提取直线作预备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后')q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处理,使图像边沿加倍凸起清楚elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线,应用（a,p）参数空间,a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边沿的白点,其余点不检测 for k=1:ap =round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍,取得经由该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p大于0,则将点存储在（d,2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a,p）响应的累加器单元加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0,则将点存储在（0,d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a,p)响应的累加器单元加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标 endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检讨每个累加器单元中存储数目if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对知足阈值前提的累加器单元中(a,p)对应的所有点进行操纵o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255,G分量=0,B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %成果为在原图上对知足阈值请求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5.试验成果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节若干可以经由过程对二值化的阈值调节来掌握,阈值越大,细节越少.2.最后提取直线的阈值越小,可被赋红色的直线的越多,但更多的无关细节也可能被赋红色;阈值越大,可被赋红色的直线的越少,同时无关细节也会削减.经由过程对这个两个参数的恰当调节可使提取直线的后果更好.。
hough变换提取直线(Matlab实现)
Hough变换提取直线之马矢奏春创作一、实验目标实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像选取有较多直线及部份曲线以作比较的图像作为实验素材,这里我们必需使用黑色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是黑色图像）,原因下面有详解.2、检测图像边缘如果一个像素落在图像中某一个物体的鸿沟上,那么它的邻域将成为一个灰度级变动的带.对这种变动最有用的两个特征是灰度的变动率和方向,他们分别用梯度向量的幅度和方向来暗示.边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变动率进行量化,通常也包括方向简直定.有若干种算子可以使用,年夜大都是基于方向导数掩模求卷积的方法.如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Log算子等.这里采纳Log算子提取图像边缘,再用均值滤波去除边缘图像噪声.3、实现Houg变换,检测出图像中的直线Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来,形成连续平滑边缘的一种方法.它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间,实现对已知解析式曲线的识别.这里先对边缘图像进行二值化处置,然后再用hough变换提取直线,最后用红色标识表记标帜之.因为处置过程中需使用灰度图像,但最后无法给灰度图像赋颜色（会犯错或效果欠好）,只能给黑色图像赋颜色,故最初输入时请使用黑色图像.4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入黑色图像,注意不能使用灰度图像o=f; %保管黑色原图f=rgb2gray(f);%将黑色图像转换为灰度图像,f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%获得图像矩阵行数m,列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处置领域较年夜,所以从图像（3,3）开始,在（m2,n2）结束l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边缘');[m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j)+l(i, j+1)+l(i+1,j1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边缘后,对结果进行均值滤波以去除噪声,为下一步hough变换提取直线作准备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处置后')q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处置,使图像边缘更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处置后');%Hough变换检测直线,使用（a,p）参数空间,a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最年夜值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边缘的白点,其余点不检测 for k=1:ap =round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍,取得经过该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p年夜于0,则将点存储在（d,2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a,p）相应的累加器单位加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0,则将点存储在（0,d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a,p)相应的累加器单位加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标 endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单位中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对满足阈值条件的累加器单位中(a,p)对应的所有点进行把持o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255,G分量=0,B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %结果为在原图上对满足阈值要求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验结果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节几多可以通过对二值化的阈值调节来控制,阈值越年夜,细节越少.2.最后提取直线的阈值越小,可被赋红色的直线的越多,但更多的无关细节也可能被赋红色；阈值越年夜,可被赋红色的直线的越少,同时无关细节也会减少.通过对这个两个参数的适当调节可使提取直线的效果更好.。
点云直线特征平面特征圆柱特征计算方法
点云直线特征平面特征圆柱特征计算方法点云是由大量的离散点构成的三维数据集合，它是在三维空间中表示物体表面的一种常用表示方式。
点云中包含了丰富的几何信息，包括直线、平面和圆柱等特征。
在计算点云中的直线特征、平面特征和圆柱特征时，通常需要使用一些算法以及适当的数学方法。
一、直线特征计算方法：1.RANSAC算法：RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种随机采样一致性算法，用于拟合点云中的直线。
它的基本思想是从点云中随机选择一些点作为初始模型的内点，然后计算其他点到模型的距离，并根据一个预定的阈值来进行内外点的划分。
重复这个过程，直到找到适合的模型参数或达到最大迭代次数。
2.PCA方法：3. Hough变换方法：Hough变换方法是一种常用的直线骨骼提取算法，可以用来计算点云中的直线。
它通过将点云中的点映射到一些参数空间中，然后在参数空间中检测直线。
常见的Hough变换方法包括霍夫直线变换和多项式曲线变换等。
二、平面特征计算方法：1.RANSAC算法：同样，RANSAC算法也可以用来计算点云中的平面特征。
在这种情况下，RANSAC算法会通过选择点云中的三个点来拟合一个平面，然后计算其他点到该平面的距离，并根据阈值来进行内外点的划分。
2.基于法向量的方法：计算平面特征时，还可以通过计算点云中点的法向量来估计平面的法线。
常见的方法包括最小二乘法和主成分分析方法。
其中，最小二乘法通过最小化点到平面的距离的平方和，得到最优的法线估计。
主成分分析方法则通过计算协方差矩阵并进行特征值分解，得到主成分和对应的特征向量，从而估计平面的法线。
三、圆柱特征计算方法：1.RANSAC算法：RANSAC算法也可以用来计算点云中的圆柱特征。
在这种情况下，RANSAC算法会通过选择点云中的一些点来拟合一个圆柱，然后计算其他点到该圆柱的距离，并根据阈值来进行内外点的划分。
2.基于曲率的方法：计算圆柱特征时，还可以通过计算点云中点的曲率来估计圆柱的半径。
hough变换提取直线(Matlab实现)
Hough变换提取直线一、实验目标实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像选取有较多直线及部分曲线以作对比的图像作为实验素材，这里我们必须使用彩色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是彩色图像），原因下面有详解。
2、检测图像边缘如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带。
对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，他们分别用梯度向量的幅度和方向来表示。
边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
有若干种算子可以使用，大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
如Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Log算子等。
这里采用Log算子提取图像边缘，再用均值滤波去除边缘图像噪声。
3、实现Houg变换，检测出图像中的直线Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。
它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。
这里先对边缘图像进行二值化处理，然后再用hough变换提取直线，最后用红色标记之。
因为处理过程中需使用灰度图像，但最后无法给灰度图像赋颜色（会出错或效果不好），只能给彩色图像赋颜色，故最初输入时请使用彩色图像。
4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入彩色图像，注意不能使用灰度图像o=f; %保留彩色原图f=rgb2gray(f);%将彩色图像转换为灰度图像，f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m，列数nfor i=3:m-2for j=3:n-2%处理领域较大，所以从图像（3,3）开始，在（m-2,n-2）结束l(i,j)=-f(i-2,j)-f(i-1,j-1)-2*f(i-1,j)-f(i-1,j+1)-f(i,j-2)-2*f(i,j-1)+16*f(i,j)-2*f(i,j+1)-f(i,j+2)-f(i+1,j-1)-2*f(i+1,j)-f(i+1,j+1)-f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边缘');[m,n]=size(l);for i=2:m-1for j=2:n-1y(i,j)=l(i-1,j-1)+l(i-1,j)+l(i-1,j+1)+l(i,j-1)+l(i,j)+l(i,j+1)+l( i+1,j-1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边缘后，对结果进行均值滤波以去除噪声，为下一步hough变换提取直线作准备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后')q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处理，使图像边缘更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边缘的白点，其余点不检测for k=1:ap = round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍，取得经过该点的所有直线的p值（取整） if(p > 0)%若p大于0，则将点存储在（d，2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a，p）相应的累加器单元加一 z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0，则将点存储在（0，d）空间 s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a，p)相应的累加器单元加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对满足阈值条件的累加器单元中(a，p)对应的所有点进行操作o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255，G分量=0，B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %结果为在原图上对满足阈值要求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验结果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节多少可以通过对二值化的阈值调节来控制，阈值越大，细节越少。
直线提取
第三章直线提取1标准Hough 变换1.1标准Hough 变换原理Hough 变换是从二维空间到参数空间的一种映射,对于直线变换,这种映射表现为从二维空间上的某点到参数空间上的某条曲线的对应关系,由数学对偶性原理知二维空间上的点的共线性对应于参数空间上曲线的共点性,以此为依据来提取直线的相关参数。
其原理如图1所示,其映射关系表达为公式: =cos +sin ,0,02x y ρθθρθπ≥≤≤其中ρ为l 到原点的距离, θ为ρ与x 轴的夹角。
图1直线检测的Hough 变换原理1.2Hough 变换实现方法(1)将参数空间量化成m ×n 个单元,并设置累加器矩阵m n Q ⨯(m 为θ的等份数,n 为ρ的等份数);(2)给参数空间中的每个单元分配一个累加器Q( i, j),并置累加器的初始值为零;(3)取出二维空间直角坐标系中的点(xi,yj)代入式(1),并以量化后的值计算出ρ;(4)在参数空间内将ρ和θ所对应的累加器单元加1,即Q(i,j) = Q(i,j)+1;(5)经过(3)和(4)两步遍历完直角坐标系中的所有点后,检验参数空间中每个累加器的值,值最大的累加器单元所对应的ρ和θ为直角坐标系中直线方程式在参数空间的映射参数。
通常哈夫变换处理的直线检测图通常是二值边缘图或者是经过细化处理后的二值图像,假设一幅二值边缘图包含m 个像素点,角度变换步长为s 弧度,那么该幅图像对应的哈夫变换次数为2πm/s,其乘法运算次数为4πm/s,加法运算次数为2πm/s,所以要增加哈夫变换的运算速度可以减少参与运算点的个数m,减小极角θ的变化范围,或者增大角度的变化步长s 。
变化步长s 增大会影响直线检测的精度,在保证精度的前提下只能从参与运算的点的个数和角的运算范围 这两方面来提高哈夫变换的速度。
2基于主基元的直线检测算2.1基于Freeman 链码的直线特征分析计算机处理的图像是经过采样、量化等数字过程后形成的离散图像,离散空间中的直线具有连续空间中直线所不具备的一些特征。
基于改进hough变换的直线图形快速提取算法
基于改进hough变换的直线图形快速提取算法图形识别是计算机视觉中一个重要的研究方向，在计算机视觉中，图像识别技术对其他研究有重要意义，这个技术用于图像中的直线特征快速提取至关重要。
Hough变换是一种常用的用于直线特征提取的算法，它能够正确地检测出图像中的线段特征，但在图像中的噪声度较高的情况下，其提取效果可能会受到影响。
2、究方法为了提高Hough变换的检测效果，采用改进的Hough变换算法，进行图像中的直线特征提取。
该算法通过添加有限块阈值，大大减少了检测线段特征时，需要处理的像素点个数，进而提高了计算效率，减少了计算负荷。
在实验中，采用MATLAB编程语言，针对改进的Hough 变换算法，对实际的图像进行直线特征的快速提取，分析了噪声环境下，改进的Hough变换算法的精度和提取速度。
二、验结果1、验过程首先，通过设置有限块阈值，完成了计算机图像图像处理和检测轮廓线。
然后采用改进的Hough变换算法，对图像中的线段特征进行快速提取，再按照预定的标准，检测线段特征的位置与方向，最后汇总实验结果，并对实验结果进行分析。
2、度分析结果表明，在添加有限块阈值的情况下，使用改进Hough变换算法，能够有效地减少检测时，需要处理的像素点数量，进而提高算法的检测精度，有效地抵抗高噪声环境的影响，使得检测精度更高。
3、度分析通过实验，发现改进的Hough变换算法，能够有效地提高算法的执行效率，与传统Hough变换算法相比，改进Hough变换算法的算法执行效率可提高50%以上，提高了直线特征提取算法的效率。
三、结以上算法成功地提取了图像中的线段特征，有效地抵抗噪声环境的影响。
改进的Hough变换算法，主要是通过添加有限块阈值的方式，减少了检测线段特征时，需要处理的像素点个数，进而提高了计算效率，提高了检测精度，且提高了算法执行效率。
可以准确地识别出图像中的线段特征，为计算机视觉方向的研究提供了新的思路。
四、论经过实验，改进的Hough变换算法的效果优于传统的Hough变换算法，能够有效地提高检测精度和算法执行效率，准确地识别出图像中的线段特征，为计算机视觉研究提供了新的思路。
霍夫变换的原理
霍夫变换的原理概述霍夫变换（Hough Transform）是一种图像处理中常用的算法，主要用于在图像中检测几何形状的存在以及对其进行分割和参数估计。
它是由霍夫于1962年提出的，通过一系列数学变换来将图像中的直线或者圆等曲线进行检测和提取。
霍夫变换的基本原理霍夫变换的基本原理是将空间坐标的点转换到参数空间中的曲线，通过对曲线在参数空间内的交点进行统计，就可以检测出图像中的特定形状。
主要包括以下几个步骤：1.边缘检测：首先对图像进行边缘检测，将图像中的边缘提取出来。
这可以使用Canny算子等边缘检测算法来实现。
2.构建霍夫空间：对于图像中的每个边缘点，在参数空间内生成曲线。
对于直线检测而言，曲线可以用参数表示：极坐标方程 r = x * cos(theta) + y* sin(theta)，其中 (x, y) 是边缘点的坐标，(r, theta) 是参数空间中的点。
3.统计霍夫空间：对霍夫空间内的曲线进行统计，找到交点最多的曲线，它们所代表的直线或者圆形状就是图像中的目标。
通过统计算法，可以找到这些曲线在霍夫空间内的峰值。
4.参数估计：根据霍夫空间内的统计结果，可以得到目标的参数估计。
对于直线检测而言，可以得到直线的斜率和截距；对于圆的检测而言，可以得到圆心的坐标和半径。
霍夫变换的应用领域霍夫变换广泛应用于图像处理和计算机视觉的领域，主要包括以下几个方面：直线检测霍夫变换可以用于检测图像中的直线。
由于直线的数学表示存在一定的困难，直接从图像中提取直线是比较复杂的。
通过将直线的参数转换到霍夫空间内，就可以通过统计算法来检测图像中的直线。
圆检测霍夫变换也可以用于检测图像中的圆。
与直线检测类似，将圆的参数转换到霍夫空间内，通过统计算法找到霍夫空间内的峰值，就可以检测出图像中的圆。
图像分割在图像分割中，霍夫变换可以用于将图像中的目标对象与背景进行分离。
通过检测目标对象所对应的曲线，在霍夫空间内找到峰值，就可以划分出目标对象的区域。
数字图像处理课程设计——Hough变换提取直线
摘要为能够有效解决实时直线图形提取问题，提出了一种基于Hough变换(HT)的直线提取算法。
该算法首先分析了数字图像中直线边缘的三种结构特征，提出采用基元结构表示目标边缘点，并在约束条件下计算基元结构的基元倾角。
在此基础上，结合传统的HT的思想对基元结构进行极角约束HT，以获得最终的直线参数。
最后，再用MATLAB软件对该算法进行编程仿真。
实验结果表明，对合成图像和自然图像，该算法能够有效的识别图像中的直线段。
关键词：直线提取；Hough变换；MATLAB；图像处理目录1.课程设计目的 (1)2.课程设计要求 (1)3.MATLAB软件介绍 (1)4.设计背景及基本原理 (2)4.1 Hough变换检测直线的基本原理 (3)4.2 Hough变换的几种基本算法 (4)4.3几种算法的比较与选择 (6)6. MATLAB程序设计与仿真 (7)6.1 MATLAB程序 (7)6.2运行结果与分析 (10)7.总结体会 (11)参考文献 (12)1.课程设计目的数字图像处理课程设计是电子信息工程专业实践教学的一个重要环节，通过本课程设计使学生运用所学知识进行图像处理的实际训练；是对所学知识的提高和综合应用。
通过综合设计，使得学生进一步理解数字图像处理的基本概念、基本原理和基本方法（如掌握图像增强算法、图像复原以及图像压缩方法等），扩展理论知识，培养学生的综合设计能力。
2.课程设计要求1、查阅资料，介绍系统中所设计的主要功能和原理方法；2、介绍各个功能的实现程序及结果；3、附各个功能的实现程序，在程序中做适当的注释，附处理前后效果图；4、测试和调试：按课程设计要求，选用多幅图像对程序进行测试，并提供系统的主要功能实现的效果图。
并在调试中发现的问题做说明；5、说明课程设计中学到的东西和取得的经验总结，心得体会。
3.MATLAB软件介绍MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
基于Hough变换的点云数据直线特征提取研究
基于Hough变换的点云数据直线特征提取研究张云鹏【期刊名称】《《矿山测量》》【年(卷),期】2019(047)005【总页数】6页(P62-66,85)【关键词】三维激光扫描; 直线特征提取; Hough变换【作者】张云鹏【作者单位】中铁第六勘察设计院集团有限公司测绘院天津300308【正文语种】中文【中图分类】P258三维激光扫描技术的出现被认为是测绘领域继GPS技术之后又一次重大的革命，是测绘科学技术飞速发展的结果。
使用三维激光扫描技术获取被测目标的三维点云数据，通过后续的数据处理可以快速重构出实体目标的三维模型及线、面、体等几何信息，克服了传统测量方法数据获取效率低、容易受环境条件限制及难以准确表达复杂目标真实情况的缺点，因此具有十分广阔的应用前景，是当前测绘领域的一个研究热点。
直线特征提取是点云数据处理中的一个重要内容，对于建筑物或构筑物的建模及变形监测具有重要意义。
本文将Hough变换引入到点云数据处理当中，并对算法进行改进，利用改进的Hough变换算法提取地物中包含的直线特征，然后采用最小二乘法对直线进行拟合，以提高直线特征提取的精度。
1 点云数据预处理三维激光扫描仪在扫描过程中对于点的获取是盲目的，凡是激光脉冲扫到的点都会被获取。
因此，扫描仪在扫描过程中不可避免的会获取一些我们并不希望得到的点，这些点即是通常所说的噪声点。
噪声点的存在严重影响了点云数据的后续处理，因此，在使用数据之前必须剔除掉。
由于三维激光扫描点云的密度因扫描距离长短而异，因此得到的点云数据并不均匀。
同时，不同测站的点云拼接到一起后，重叠部分的点云密度也要明显高于其他部位。
因此，在数据处理前需要进行重采样，使点云数据呈均匀分布。
原始点云数据的粗差剔除和重采样可由扫描仪自带的随机软件完成。
2 Hough变换原理Hough变换是图像处理领域中用于目标检测的一种常用方法，能够用来检测直线、圆、椭圆等几何曲线。
Hough变换是图像空间和参数空间之间的一种变换。
hough变换提取直线(Matlab实现)之欧阳美创编
Hough变换提取直线一、实验目标实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像选取有较多直线及部分曲线以作对比的图像作为实验素材，这里我们必须使用彩色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是彩色图像），原因下面有详解。
2、检测图像边缘如果一个像素落在图像中某一个物体的边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带。
对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向，他们分别用梯度向量的幅度和方向来表示。
边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，通常也包括方向的确定。
有若干种算子可以使用，大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。
如Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Log算子等。
这里采用Log算子提取图像边缘，再用均值滤波去除边缘图像噪声。
3、实现Houg变换，检测出图像中的直线Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。
它通过将源图像上的点影射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。
这里先对边缘图像进行二值化处理，然后再用hough变换提取直线，最后用红色标记之。
因为处理过程中需使用灰度图像，但最后无法给灰度图像赋颜色（会出错或效果不好），只能给彩色图像赋颜色，故最初输入时请使用彩色图像。
4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入彩色图像，注意不能使用灰度图像o=f; %保留彩色原图f=rgb2gray(f);%将彩色图像转换为灰度图像，f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m，列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处理领域较大，所以从图像（3,3）开始，在（m2,n2）结束l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边缘'); [m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j)+l( i,j+1)+l(i+1,j1)+l(i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边缘后，对结果进行均值滤波以去除噪声，为下一步hough变换提取直线作准备endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后')q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处理，使图像边缘更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边缘的白点，其余点不检测for k=1:ap =round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍，取得经过该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p大于0，则将点存储在（d，2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a，p）相应的累加器单元加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0，则将点存储在（0，d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a，p)相应的累加器单元加一z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对满足阈值条件的累加器单元中(a，p)对应的所有点进行操作o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255，G分量=0，B分量=0 o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %结果为在原图上对满足阈值要求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验结果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节多少可以通过对二值化的阈值调节来控制，阈值越大，细节越少。
hough变换提取直线(Matlab实现)
Hough变换提取直线之杨若古兰创作一、实验目标实现用Hough变换检测直线的算法二、实验内容1、读入图像拔取有较多直线及部分曲线以尴尬刁难比的图像作为实验素材，这里我们必须使用黑色图像（有些看似灰度图像的实际属性也是黑色图像），缘由上面有详解.2、检测图像边沿如果一个像素落在图像中某一个物体的鸿沟上，那么它的邻域将成为一个灰度级变更的带.对这类变更最有效的两个特征是灰度的变更率和方向，他们分别用梯度向量的幅度和方历来暗示.边沿检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变更率进行量化，通常也包含方向的确定.有若干种算子可以使用，大多数是基于方导游数掩模求卷积的方法.如Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Log算子等.这里采取Log算子提取图像边沿，再用均值滤波去除边沿图像噪声.3、实现Houg变换，检测出图像中的直线Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定外形的边沿连接起来，构成连续平滑边沿的一种方法.它通过将源图像上的点暗射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别.这里先对边沿图像进行二值化处理，然后再用hough变换提取直线，最初用红色标识表记标帜之.由于处理过程中需使用灰度图像，但最初没法给灰度图像赋色彩（会出错或后果欠好），只能给黑色图像赋色彩，故最初输入时请使用黑色图像.4、Matlab代码如下：f=imread('3.png');%读入黑色图像，留意不克不及使用灰度图像o=f; %保存黑色原图f=rgb2gray(f);%将黑色图像转换为灰度图像，f=im2double(f);figure();subplot(2,2,1);imshow(o);title('原图');[m,n]=size(f);%得到图像矩阵行数m，列数nfor i=3:m2for j=3:n2%处理领域较大，所以从图像（3,3）开始，在（m2,n2）结束l(i,j)=f(i2,j)f(i1,j1)2*f(i1,j)f(i1,j+1)f(i,j2)2*f(i,j1)+16*f(i,j)2*f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j1)2*f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+2,j);%LoG算子endendsubplot(2,2,2);imshow(l);title('LoG算子提取图像边沿'); [m,n]=size(l);for i=2:m1forj=2:n1y(i,j)=l(i1,j1)+l(i1,j)+l(i1,j+1)+l(i,j1)+l(i,j)+l(i,j+1)+l(i+1,j1)+l (i+1,j)+l(i+1,j+1);y(i,j)=y(i,j)/9; %LoG算子提取边沿后，对结果进行均值滤波以去除噪声，为下一步hough变换提取直线作筹办endendsubplot(2,2,3);imshow(y);title('均值滤波器处理后')q=im2uint8(y);[m,n]=size(q);for i=1:mfor j=1:nif q(i,j)>80; %设置二值化的阈值为80q(i,j)=255; %对图像进行二值化处理，使图像边沿更加突出清晰elseq(i,j)=0;endendendsubplot(2,2,4);imshow(q);title('二值化处理后');%Hough变换检测直线，使用（a，p）参数空间，a∈[0,180],p∈[0,2d]a=180; %角度的值为0到180度d=round(sqrt(m^2+n^2)); %图像对角线长度为p的最大值s=zeros(a,2*d); %存储每个(a,p)个数z=cell(a,2*d); %用元胞存储每个被检测的点的坐标for i=1:mfor j=1:n%遍历图像每个点if(q(i,j)==255)%只检测图像边沿的白点，其余点不检测 for k=1:ap = round(i*cos(pi*k/180)+j*sin(pi*k/180));%对每个点从1到180度遍历一遍，取得经过该点的所有直线的p值（取整）if(p > 0)%若p大于0，则将点存储在（d，2d）空间s(k,d+p)=s(k,d+p)+1;%（a，p）响应的累加器单元加一z{k,d+p}=[z{k,d+p},[i,j]'];%存储点坐标elseap=abs(p)+1;%若p小于0，则将点存储在（0，d）空间s(k,ap)=s(k,ap)+1;%(a，p)响应的累加器单元加一 z{k,ap}=[z{k,ap},[i,j]'];%存储点坐标endendendendendfor i=1:afor j=1:d*2 %检查每个累加器单元中存储数量if(s(i,j) >70) %将提取直线的阈值设为70lp=z{i,j};%提取对应点坐标for k=1:s(i,j)%对满足阈值条件的累加器单元中(a，p)对应的所有点进行操纵o(lp(1,k),lp(2,k),1)=255; %每个点R分量=255，G分量=0，B分量=0o(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;o(lp(1,k),lp(2,k),3)=0; %结果为在原图上对满足阈值请求的直线上的点赋红色endendendendfigure,imshow(o);title('hough变换提取直线');5、实验结果附：两个参数的调节1.二值化图像的细节多少可以通过对二值化的阈值调节来控制，阈值越大，细节越少.2.最初提取直线的阈值越小，可被赋红色的直线的越多，但更多的有关细节也可能被赋红色；阈值越大，可被赋红色的直线的越少，同时有关细节也会减少.通过对这个两个参数的适当调节可使提取直线的后果更好.。
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霍乎变换点云直线提取
摘要：
1.霍乎变换的概述
2.点云直线提取的背景和意义
3.霍乎变换在点云直线提取中的应用
4.霍乎变换在点云直线提取的实例分析
5.总结
正文：
1.霍乎变换的概述
霍乎变换，又称为霍夫变换，是一种在计算机视觉中广泛应用的二维变换方法。
它的主要作用是将图像中的关键点映射到对方图像的对应点，从而实现图像的匹配和拼接。
霍乎变换具有尺度不变性、旋转不变性和亮度不变性等优点，因此在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域有着广泛的应用。
2.点云直线提取的背景和意义
点云直线提取是计算机视觉和图形学领域的一个重要研究方向。
在三维数据处理、场景重建和机器人导航等方面，点云直线提取都有着重要的应用价值。
通过对点云数据中的直线进行提取，可以简化点云数据结构，降低数据量，提高数据处理和分析的效率。
同时，提取出的直线还可以作为特征用于识别和分类等任务。
3.霍乎变换在点云直线提取中的应用
霍乎变换在点云直线提取中的应用主要体现在以下几个方面：
（1）通过霍乎变换，可以将点云数据中的直线映射到对方点云数据的对应直线，从而实现点云直线的匹配和提取。
（2）利用霍乎变换的尺度不变性和旋转不变性，可以对不同尺度和旋转的点云数据进行直线提取，提高直线提取的准确性和鲁棒性。
（3）结合霍乎变换与其他特征提取方法，如直线段长度、直线段方向等，可以进一步提高点云直线提取的准确性和可靠性。
4.霍乎变换在点云直线提取的实例分析
假设有两个点云数据集A 和B，分别表示同一场景的不同视角。
为了提取这两个点云数据集中的共同直线，可以采用霍乎变换进行处理。
具体步骤如下：
（1）对点云数据集A 和B 进行预处理，包括滤波、采样等操作，以消除噪声和减少计算量。
（2）计算点云数据集A 和B 之间的变换矩阵，即霍乎变换矩阵。
（3）将点云数据集A 中的每个点映射到点云数据集B 中，得到映射后的点云数据。
（4）对映射后的点云数据进行直线提取，可以采用一些经典的直线提取算法，如Hough 变换、RANSAC 算法等。
（5）对提取出的直线进行分析和应用，如场景重建、机器人导航等。
5.总结
霍乎变换在点云直线提取中具有重要的应用价值。
通过霍乎变换，可以将不同视角的点云数据中的直线进行匹配和提取，为三维数据处理、场景重建和机器人导航等领域提供有效的技术支持。