利用matlab进行图像检测--直线提取
数字图像处理Hough变换直线检测matlab实现
数字图像处理—Hough 变换直线检测,matlab 实现实验八Hough 变换直线检测一、实验目的理解Hough变换的原理，了解其应用；掌握利用Hough变换进行直线检测的处理过程及编程方法。
二、实验内容利用Hough变换检测直线通常先进行边缘检测，得到只包含边缘的二值图像。
再通过Hough变换，在参数空间检测图像共线点的数量得到直线参数，从而实现直线检测。
1、读入图像（图像需有直线或直线性边缘） 2 、进行图像边缘，得到二值图像3、实现Hough变换，检测出图像中的直线方程4、输出结果三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告%Hougl变换clc;clear;close all f=imread('l in e.bmp'); % 若是彩色图片转灰度化if len gth(size (f) )>2f=rgb2gray(f);end%figure(1)subplot(121);imshow(f); % 利用edge函数进行边缘检测j=edge(f,'Sobel');subplot(122);imshow(j); [row,col]=size(j);pi nfan g=ro un d((row*row+col*colF0.5);A=zeros(2*pinfang,180);for m=1:rowfor n=1:colif j(m,n)>0for thera=1:180r=thera/180*pi; % 角度转弧度rho=round(m*cos(r)+n*sin(r));% p =cos 0 +sin 0rho=rho+pinfang+1;%-l:l 转换到1:2l+1A(rho,thera)=A(rho,thera)+1;endendendend[rho,the⑻二仙d(A>40);% 交点超过60条线的点，ma,na为参数空间的坐标点nma=length(rho);for i=1:nmahold onm=1:row;%rho=ma(i)-1;r=thera(i)/180*pi;n=(rho(i)-pinfang-m*cos(r))/(0.00001+sin(r));end。
hough变换 matlab例程
以下是一个简单的MATLAB例程，演示如何使用Hough变换来检测图像中的直线。
假设你已经有一个名为`image.jpg`的图像文件，你可以使用以下代码来进行Hough变换:读取图像I = imread('image.jpg');将图像转换为灰度图Igray = rgb2gray(I);执行边缘检测BW = edge(Igray, 'canny');执行Hough变换[H,theta,rho] = hough(BW);找到峰值P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));找到直线lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);绘制图像和检测到的直线figure, imshow(I), hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% 为每条直线绘制端点plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');end在这个例程中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像，并执行Canny边缘检测。
接下来，我们使用Hough变换来检测直线，并找到其中的峰值。
最后，我们使用`houghlines`函数找到图像中的直线，并将其绘制在原始图像上。
利用matlab进行图像检测--直线提取
H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y图像工程导论课程名称：图像工程导论设计题目：《图像检测：直线提取》院系：班级：设计者：学号：哈尔滨工业大学教务处图像工程导论任务书二〇一五年柒月哈尔滨工业大学一、课题详细描述：提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释x=imread('D:');%读取图片BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图imshow(BW);thresh=[,];sigma=2; %定义高斯参数f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测figure,imshow(f);[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10);%霍夫变换P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);Len(k)=lenif ( len > 8& len < 80) %限定像素范围plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像 hold on;endend四、代码运行结果及自评所需处理的图片：处理结果：从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
霍夫直线检测matlab
霍夫直线检测matlab霍夫直线检测（Matlab程序实现）霍夫直线检测算法是一种基于图像的分析方法，它可以检测图像中的直线，适用于任何图像，包括灰度图像和彩色图像。
此方法可用于计算机视觉中检测物体轮廓的任务。
以下是Matlab程序实现霍夫直线检测的步骤：第一步：读取图片使用Matlab的imread函数从文件中读取图像。
im = imread('image.jpg');第二步：把图像转换为灰度图像使用Matlab的rgb2gray函数，把读取的图像转换为灰度图像。
im_gray = rgb2gray(im);第三步：对灰度图像进行边缘检测使用Matlab的edge函数，对图像进行边缘检测，以检测图像中的直线。
im_edges = edge(im_gray,'canny');第四步：使用Hough变换检测直线使用Matlab的hough函数，对图像中的边缘进行Hough变换，以检测图像中的直线。
[H, theta, rho] = hough(im_edges);第五步：绘制Hough变换图形使用Matlab的imshow函数，绘制Hough变换图形，以检测图像中的直线。
imshow(H,[],'XData',theta,'YData',rho);第六步：检测直线使用Matlab的houghpeaks函数，检测图像中的直线。
P = houghpeaks(H,5);第七步：从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线使用Matlab的houghlines函数，从houghpeaks检测到的顶点中抽取直线。
lines = houghlines(im_edges,theta,rho,P);第八步：绘制检测到的直线使用Matlab的imshow函数，绘制检测到的直线。
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配
如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配引言：图像特征提取与匹配是计算机视觉领域中重要的研究内容，它在图像识别、图像检索、物体跟踪等方面发挥着关键作用。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理与分析工具，为图像特征提取与匹配提供了良好的平台。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配，涵盖了特征提取、特征描述、特征匹配等方面的内容。
一、图像特征提取图像特征提取是指从原始图像中提取出具有独特信息的、用于描述图像内容的特征。
它可以通过不同的方法进行，如色彩特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
在Matlab中，可以利用各种图像处理函数和工具箱来实现图像特征提取的任务。
以色彩特征为例，可以通过RGB颜色空间、HSV颜色空间等进行分析。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像，然后通过imhist函数绘制图像的直方图，分析图像的颜色分布情况。
此外，还可以利用imhistmatch函数对两幅图像的直方图进行匹配，实现颜色风格的转换等操作。
二、特征描述特征描述是指对提取出的图像特征进行进一步的描述和表示。
常用的特征描述方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等。
在Matlab中，可以利用Image Processing Toolbox中提供的函数来进行常用特征描述算法的计算和实现。
以SIFT为例，Matlab中提供了vl_feat工具箱，可以通过该工具箱中的sift函数计算出图像的SIFT特征。
此外，还可以利用vl_ubcmatch函数进行图像间SIFT特征的匹配，并通过可视化的方法展示匹配结果。
三、特征匹配特征匹配是指通过比较不同图像间的特征，确定它们之间的相似性。
在Matlab 中，可以利用各种匹配算法来实现特征匹配的任务，如基于距离度量的匹配、基于统计学习的匹配等。
以基于距离度量的匹配为例，常见的方法有欧氏距离匹配、汉明距离匹配等。
hough变换检测直线原理matlab
Hough变换是一种图像处理技术，它可以被用来检测图像中的直线。
Hough变换的原理是通过将图像空间中的像素点转换到参数空间中来对直线进行检测。
在参数空间中，每条直线都可以被表示为一组参数，如直线的斜率和截距。
在matlab中，可以使用hough变换来检测图像中的直线。
下面我们来介绍一下在matlab中如何使用hough变换来检测直线。
1. 预处理图像在使用hough变换之前，首先需要对图像进行预处理。
可以通过灰度化、边缘检测等处理方法来提取出图像中的直线信息，以便于后续的检测。
2. 进行hough变换在matlab中，可以使用函数hough来进行hough变换。
该函数的调用格式为：[H,T,R] = hough(BW)其中，BW是经过预处理的二值图像，H是hough变换的结果矩阵，T和R分别是参数空间中的角度和距离。
3. 检测直线在获得了hough变换的结果矩阵之后，可以使用函数houghpeaks来检测出图像中的直线。
该函数的调用格式为：P = houghpeaks(H,5)其中，H是hough变换的结果矩阵，5表示要检测的直线数量。
4. 获取直线参数一旦检测出了直线，就可以使用函数houghlines来获取直线的参数。
该函数的调用格式为：lines = houghlines(BW,T,R,P)其中，BW是经过预处理的二值图像，T和R分别是参数空间中的角度和距离，P是检测出的直线。
5. 绘制直线可以使用函数imshow来在原图上绘制出检测到的直线。
该函数的调用格式为：imshow(BW)hold onfor k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');endhold off通过以上步骤，就可以在matlab中使用hough变换来检测图像中的直线。
基于matlab的直线检测原理
基于matlab的直线检测原理
基于Matlab的直线检测原理涉及到一种称为霍夫变换的方法。
霍夫变换是一种在图像处理中常用的方法，用于检测图像中的直线。
下面是基于Matlab的直线检测原理的具体步骤：
1. 读取图像：首先，在Matlab中读取需要进行直线检测的图像。
2. 边缘检测：使用Matlab提供的边缘检测算法（例如Canny
算法）来检测图像中的边缘。
这可以通过调用Matlab中的imedge函数来实现。
3. 霍夫变换：使用Matlab中的hough函数来执行霍夫变换。
霍夫变换将边缘图像转换为霍夫空间，其中每个点对应于直线在原始图像中的参数。
通过设置适当的阈值和其他参数，可以控制检测到的直线的数量和质量。
4. 直线提取：通过分析霍夫变换的结果，在霍夫空间中找到具有最高数量的交点，这些交点对应于图像中的直线。
可以使用Matlab的houghpeaks函数来找到霍夫空间中的交点。
5. 直线可视化：使用Matlab中的houghlines函数来提取直线
的位置和角度，并在原始图像上绘制检测到的直线。
这将帮助用户看到直线检测的结果。
需要注意的是，直线检测的结果可能会受到图像质量、边缘检
测算法的选择和参数设置的影响。
因此，在实际应用中，可能需要不断调整参数以获得更好的直线检测结果。
基线提取matlab
基线提取matlab
在 MATLAB 中，你可以使用`baseline`函数来提取图像中的基线。
`baseline`函数可以通过最小二乘法或多项式拟合来估计基线。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用`baseline`函数进行基线提取：
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 提取基线
[~, baseline] = baseline(img, 'Method', 'Polynomial', 'Order', 2);
% 显示原始图像和提取的基线
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(baseline, 'r');
hold off;
```
在上述示例中，首先读取图像（假设图像名为`image.jpg`）。
然后，使用`baseline`函数提取基线，其中`Method`参数设置为`Polynomial`表示使用多项式拟合，`Order`参数设置为 2 表示使用二次多项式。
最后，使用`imshow`函数显示原始图像，并使用`plot`函数将提取的基线绘制在图像上。
请注意，`baseline`函数的参数可以根据实际需求进行调整，例如选择不同的拟合方法（如`Minimum`表示最小二乘法）或设置不同的多项式阶数。
此外，MATLAB 还提供了其他图像处理和分析工具，你可以根据具体的应用场景进一步探索和应用。
如果你需要更详细的帮助或有其他特定的需求，请提供更多信息，我将尽力提供更准确的回复。
图像中直线的提取方法
图像中直线的提取方法图像中直线提取以及方法研究第一节引言在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域。
为了辨识和分析目标，需要将这些有关区域分离出来，在此基础上才有可能对目标进一步处理，如进行特征提取和测量。
随着数字信号处理技术和计算机技术的发展，机器视觉正得到广泛而深入的研究。
如何正确、快速地识别目标的特征信息，已成为机器视觉领域的研究热点。
直线是图像中物体的基本特征之一，一些人造目标如房屋、道路、桥梁具有明显的直线特征，而一般物体平面图像的轮廓也可以表示为直线及弧线的组合，进而对物体轮廓也可以表示为直线及弧线的组合，进而对物体轮廓的检测可以转化为对这些基本元素的识别和提取。
因此，研究图像中直线的检测算法对图像处理和模式识别具有重要意义。
本文就图像中直线提取方法为核心主要介绍了图像分割技术、边缘检测以及直线提取的几种常用算法。
第二节图像分割技术图像分割（image segmentation）就是按照一定的原则将一幅图像或景物分为若干个特定的、具有独特性质的部分或子集，并提取出感兴趣的目标的技术和过程。
在对各种图像的研究应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常称为目标或前景（其它部分称为背景），它们往往一般对应图像中某些特定的、具有独特性质的区域。
这里的独特性质可以是像素的灰度值、物体的轮廓曲线、颜色、纹理等，也可以是空间频谱或直方图特征等。
在图像中用来表示某一物体的区域，其特征都是相近或相同的，但是不同物体的区域之间，特征就会急剧变化。
目标可以对应单过区域，也可以对应多个区域。
为了辨识和分析目标，需要将它们分离提取出来，在此基础上才有可能进一步进行图像识别与理解。
图像分割的目的是把图像空间分成一些有意义的区域，例如，一幅航空照片，可以分割成工业区、住宅区、湖泊、森林等；可以以逐个像素为基础去研究图像分割，也可以利用在规定领域中的某些图像信息去分割。
利用Matlab从图像中提取数据
up=i; break end end %确定右边界 real=0 i=x/2 %跳过色标 for j=y:-1:1 if (real==1&&data(i,j) == 1) break elseif (data(i,j) ~= 0) real=1; temp=j; end end for j=temp:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) right=j; break end end %确定下边界 j=(y-1)/2 for i=x:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) bottom=理功能能够从图像中提取数据，常见的 图像文件格式如 JPEG，TIFF，BMP，PNG，GIF 等图像文件格式 Matlab 都支持。 对得到的数据可以作进一步的处理，从而得到我们所关心的 海洋信息。 科
● 【参考文献】
［1］李海涛，等．MATLAB 程序设计教程.高等教育出版社. ［2］张志涌，等．MATLAB 教程.北京航空航天大学出版社. ［3］徐飞，等．MATLAB 应用图像处理.西安电子科技大学出版社.
元素的值就是对应像素点的颜色索引值。 提取数据的基本思想就是用 所求点的颜色索引值与色标（Color Bar）中各点的颜色的索引值对比， 索引值相同的点温度相同，由此可以确定所求点的温度值。 3.2 确定各像素点对应的经纬度
在获取数据的时候，需要确定各像素点对应的经纬度。 因此在 Matlab 中将图片中心所示的陆地和海区以外的区域“裁”去，“裁剪”的 程序如下：
MATLAB简介 图像轮廓线提取 图像分割技术解读
MATLAB 软件使用简介MATLAB 是一个功能强大的数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。
MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场，现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。
一、MATLAB 的工作界面启动MATLAB后, 出现MATLAB命令窗口，空白区域是MATLAB 的工作区, 在此可输入和执行命令。
二、 MATLAB 操作的注意事项●在工作区输入MATLAB命令后, 按下Enter键才能执行命令。
●MATLAB 是区分字母大小写的。
●如果不想显示结果，只要在所输入命令的后面加上一个分号“；”即可。
如：x= 2 + 3↙ x=5x = 2 + 3 ; ↙不显示结果5●如果一个表达式一行写不下，可以在行尾键入“...”来换行。
如：q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5) ...-5+1/2-567●命令行与M文件中的百分号“%”标明注释。
三、MATLAB的变量与表达式●MATLAB的变量名MATLAB的变量名是用一个字母打头，后面最多跟19个字母或数字。
应该注意不要用MATLAB中的内部函数或命令名作为变量名。
列出当前工作空间中的变量命令为：who 将内存中的当前变量以简单形式列出；whos 列出当前内存变量的名称、大小、类型等信息；clear 清除内存中的所有变量与函数。
● MATLAB 常用的预定义变量ans ：保存计算结果的缺省变量；Inf 或inf ：无穷大； i 或jpi ：圆周率π。
● MATLAB 的运算符数学运算符：+，-，*, \（左除）, / (右除) , ^ (乘幂) 关系运算符：<, >, <=, >=, = =(等于), ~= (不等于) 逻辑运算符：&(逻辑与), |( 逻辑或), ~( 逻辑非)● MATLAB 的表达式及语句表达式由运算符、函数、变量名和数字组成的式子。
如何使用Matlab进行图像检索与内容识别
如何使用Matlab进行图像检索与内容识别近年来，随着图像数据的爆发式增长，图像检索与内容识别成为计算机视觉领域的研究热点。
而Matlab作为一种功能强大的编程环境和开发工具，具备着广泛的应用前景。
本文将重点探讨如何使用Matlab进行图像检索与内容识别。
一、图像检索图像检索是通过查询来寻找与目标图像具有相似特征或内容的图像。
根据不同的需求，可以分为基于内容的图像检索和基于示例的图像检索。
而基于内容的图像检索则首先需要提取图像的特征。
1. 特征提取特征提取是图像检索中非常关键的一步。
Matlab提供了许多函数和工具箱来进行特征提取。
例如，可以使用颜色直方图、纹理特征、形状特征等来描述图像的内容。
一个常用的特征提取方法是将图像转换为灰度图像，然后使用灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）来提取纹理特征。
2. 相似度度量在图像检索中，相似度度量是判断两幅图像之间相似程度的重要指标。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
在Matlab中，可以使用函数`pdist`和`squareform`来计算两个特征向量之间的距离，并将距离矩阵转换为距离矩阵。
3. 数据索引与查询在特征提取和相似度度量后，接下来需要对图像进行索引和查询。
可以使用Matlab提供的数据结构和算法来建立索引和查询图像数据库。
例如，可以使用KD 树、LSH等方法来快速定位相似图像。
同时，也可以使用内容相关的关键字或标签对图像进行索引和查询。
二、内容识别内容识别是根据图像的内容或目标来判断图像所属的类别或属性。
常见的内容识别任务包括图像分类、目标检测和图像分割等。
Matlab提供了许多功能强大的工具箱和函数来进行内容识别。
1. 特征选择特征选择是内容识别中一个重要的步骤。
可以根据不同的任务和数据集选择合适的特征。
例如，在图像分类任务中，可以使用SIFT、HOG等特征描述子。
Matlab实现——霍夫变换直线检测（2）
Matlab实现——霍夫变换直线检测（2）在上一篇博客中发现经过霍夫变换检测出的直线有可能因为车辆挡住路沿等原因断开，形成线段，这样就不好了，因为检测道路是要找直线焦点。
Thus it is necessary to combine 相同斜率的直线 and connect them.本代码提供了matlab下求取经过霍夫变换的直线斜率，并将其联合，代码见下方，实验结果见文末。
[plain]view plaincopy1.% 入口图像为 BW，出口图像为f2.%optimize from main_optimize, merely select 2 lines, one has positive3.%slope,the other has negative slope4.clear all,close all5.BW=imread('D:\Images\NEW\img4b9faef664e03.jpg');6.figure,imshow(BW);7.8.BW=rgb2gray(BW);9.%thresh=[0.01,0.17];10.thresh=[0.01,0.10];11.sigma=2;%定义高斯参数12. f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);13.figure,subplot(121);14.imshow(f,[]);15.title('canny Edge Detect Result');16.17.[H, theta, rho]= hough(f, 0.1);%cos(theta)*x+sin(theta) *y=rho18.%imshow(theta,rho,H,[],'notruesize'),axis on,axis norm al19.%xlabel('\theta'),ylabel('rho');20.21.[r,c]=houghpeaks(H,10);22.hold on23.24.25.lines=houghlines(f,theta,rho,r,c);26.27.subplot(122);28.imshow(f,[]),title('Hough Transform Detect Result'),hold on29.nlind=0;%new line index30.st=1;31.%%%%%%%%%求斜率%%%%%%%%%%%%32.for k=1:length(lines)33.%xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];34.xielv(k)=(lines(k).point2(1)-lines(k).point1(1))/(lines(k).point2(2)-lines(k).point1(2)+0.0001)35.end36.37.%%%%%%%%%将相同斜率的直线连起来%%%%%%%%%%%%38.k=1;39.while(k<=length(lines))40.if(k~=length(lines))41.k=k+1;42.end43.while(abs(xielv(k)-xielv(k-1))<0.0001)44.k=k+1;45.if(k>length(lines))46.break;47.end48.end49.50.if(abs(xielv(k-1))<0.05||abs(xielv(k-1))>=10)%eliminate horizontal and vertical lines,防治水平线和楼房51.st=k;52.if(k~=length(lines))53.continue;54.end55.end56.57.if(st==length(lines)&&k==st)58.if(abs(xielv(k))>0.05&&abs(xielv(k))<10)59.nlind=nlind+1;60.newlines(nlind)=lines(st);61.newlines(nlind).point2=lines(k).point2;62.newxy=[newlines(nlind).point1;newlines(nlind).point2];63.plot(newxy(:,2),newxy(:,1),'LineWidth',4,'Color',[.6 1.0 .8 ]);64.end65.break;66.end67.68.%end=k-1,start=st; draw line69.nlind=nlind+1;70.newlines(nlind)=lines(st);71.newlines(nlind).point2=lines(k-1).point2;72.newxy=[newlines(nlind).point1;newlines(nlind).point2];73.plot(newxy(:,2),newxy(:,1),'LineWidth',4,'Color',[.6 1.0 .8 ]);74.75.st=k;76.end77.78.fprintf('%d lines are detected in sum.\n',nlind);实验结果：原图：未优化的霍夫变换：优化后：。
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.。
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的特征信息提取出来，为后续的图像分析和识别任务提供基础。
Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和算法库，使得图像特征提取变得更加便捷和高效。
本文将介绍在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用。
一、灰度图像特征提取方法灰度图像特征提取是图像处理中最基本的一种方法，通过对图像的像素值进行统计和分析，得到图像的特征向量。
其中常用的特征提取方法包括灰度直方图、灰度共生矩阵和灰度梯度。
1. 灰度直方图灰度直方图是描述图像像素值分布的一种统计方法，它将图像中各个像素值的个数或占比可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用imhist函数计算灰度直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是描述图像局部像素间关系的一种方法，通过统计相邻像素对出现的频率，并计算相关统计量，如对比度、相关性、能量等。
在Matlab中，可以使用graycomatrix函数计算灰度共生矩阵，并使用graycoprops函数计算相关统计量。
3. 灰度梯度灰度梯度是描述图像边缘信息的一种方法，通过计算像素值的变化率，可以得到图像中物体的边缘信息。
在Matlab中，可以使用gradient函数计算灰度梯度，并使用mat2gray函数将梯度映射到0-1范围内。
二、颜色特征提取方法除了灰度特征外，图像的颜色信息也是图像特征提取中重要的一部分。
常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色梯度。
1. 颜色直方图颜色直方图是描述图像颜色分布的一种方法，通过统计图像中各个颜色通道的像素个数或占比，并可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用histogram函数计算颜色直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 颜色矩颜色矩是描述图像颜色分布的一种方法，通过计算图像颜色分布的一、二阶矩，可以得到颜色的均值、方差、偏度和峰度等统计量。
利用Matlab从图像中提取数据
【 ｙｗｏｄ ］ ｔ ｂ； ａ ｅｐｏｅｓ ｇ Ｋｅ ｒｓ Ｍａｌ Ｉ ｇ ｒｃｓｉ ａ ｍ ｎ
Ｏ 引 言
３ 图 像 数 据 提取
随 着 卫 星 遥 感 的 发 展 ， 获 取 的 海洋 数 据 也 越 来 越 丰 富 。这 些 卫 所 下 面 以 图 １为例 ， 述 如何 从 中提 取 ＳＴ数 据 。图 １ ２０ 叙 Ｓ 为 ０ ３年 １ Ｓ ｔ ｉ ｎ 星 观 测 数 据 绝 大 部 分 可 以 从 相 应 的 网 站 上下 载 。 者 通 过 向相 应 卫 星 月 １日东 中 国 海 的 Ｓ Ｔ等值 线 图 ，从 美 国海 军 研 究 实 验 室 Ｓｅｎｓ空 或 管 理 机 构 索 取 数 据 光 盘 获 得 。这 些 数 据 的 格 式 有 二 进 制 格 式 的 ， 有 间 中心 网 站 获 得 。 Ａ Ｃ Ｉ 格 式 的 ． 有 图像 格 式 的 。 于 二进 制 格 式 和 Ａ Ｃ Ｉ 格 式 的 Ｓ Ｉ码 还 对 Ｓ Ｉ码
【 摘
法 。
２ ６４ ） ６ ０ １
要 】 山 ｂ软 件 提 供 的 图像 处理 功 能 能 够从 图 像 中提 取 数 据 ， 文 以读 取 图像 数 据 为 例 ， Ｍａ 本 阐述 了利 用 ｍａａ ｄｂ从 图像 中提 取 数 据 的 方
【 关键 词 】 ｄｂ； Ｍａａ 图像 处 理
Ｅｘ ｒ ｃ ｅ Ｄａ ａ ｒ ｍ ｍ ａ ｅ ｂ ａ ｌ ｂ ｔ ａ ｔ ｄ ｔ Ｆ ｏ Ｉ ｇ ｙ Ｍ ｔａ
可 以帮 助 我 们 方 便 的 处 理 这 些 图 片 。
利用Matlab提取图片中曲线数据(线性修正,支持对数坐标)
利用Matlab提取图片中曲线数据前一段时间看到一篇文章“利用Matlab提取图图片中的数据”，觉得思路挺好，遂下载下来研究了一番，发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水平放置的情况，而实际扫描图片时，将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况，且程序GUI界面不太人性化，操作有点不习惯。
因此借着作者良好意愿，对其程序进行了改进~2011-6-9shanyunh@ 考虑一张非水平无变形的曲线图，现将其曲线数据取出来，步骤如下：(x(x11.在坐标轴上取三点以定位坐标系。
如图中红色点所示。
2.在曲线上选取若干个点，如图中蓝色点所示。
3.设定坐标轴选取点x和y的实际值。
4.选取坐标系类型。
5.变换。
6.保存数据。
7.数据后处理。
在变换过程中程序首先计算(xi,yi)到(x1,y1)和(x2,y2)所组成的y轴的距离Δx，同样的方法计算Δy，当然Δx和Δy是图片的像素值。
接下来计算每个像素点所对应实际坐标值。
对于线性x轴，比例系数为(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)，同样对于线性y轴，比例系数(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)。
这样即可求出每个点的实际坐标值Xi=Δx *(Xmax-Xmin)/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2)+XminYi=Δy *(Ymax-Ymin)/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2)+Ymin对数坐标的变换关系类似Xi=10^(log10(Xmin)+Δx *(log10(Xmax)-log10(Xmin))/(sqrt((x1-x0)^2)+(y1-y0)^2))Yi= 10^(log10(Ymin)+Δy *(log10(Ymax)-log10(Ymin))/(sqrt((x0-x2)^2)+(y0-y2)^2))具体操作说明1.导入图片。
Matalb提取图片中点的信息并画出相关曲线的程序
Matalb提取图片中点的信息并画出相关曲线的程序一、知识预备生活中的“图”主要有三个特征——位置、亮度和颜色。
位置是亮度和颜色的基础，亮度和颜色是具体位置上图像的特征，同时亮度是颜色的一个属性。
在一个平面图中，位置可以用x、y两个坐标表示。
计算机中，任何一个图片都是X×Y的一个矩形图，计算机对图片位置信息的编排是“从左到右、从上到下”。
二、程序思想图1观察图1，要提取点的数据信息，就是要提取点在图片中的位置信息，严格来说是图中点相对于图中x轴和y轴的相对位置。
有了点的相对位置，再知道坐标轴的相对长度就可以准确知道每个点的数据信息了。
三、程序实践提取图1点的位置信息并画出曲线图，可用如下程序实现，其它情况类同。
clc;[filename, pathname] = uigetfile({'*.bmp';'*.jpg';'*.*'},'File Selector');%读取图片A=imread(fullfile(pathname,filename));imshow(A);%显示图片[x0,y0]=ginput;%提取坐标轴位置信息，以Enter键结束[x1,y1]=ginput;%提取图中点的坐标信息，以Enter键结束mx=input('请输入图像中x轴的标长\n');my=input('请输入图像中y轴的标长\n');nx=input('请输入图像中x轴的起点坐标\n');ny=input('请输入图像中x轴的起点坐标\n');%x轴向左，y轴向下时，坐标转换关系如下，其它以此类推x11=(x1-min(x0))*mx/(max(x0)-min(x0))+nx;%转换x轴换坐标y11=(y1-min(y0))*my/(max(y0)-min(y0))+ny;%转换y轴坐标plot(x11,y11,'k.-','linewidth',2,'markersize',20);%画图set(gca,'xaxislocation','top');%将x轴上移if my>ny;axis([nx,mx,ny,my]);%设置坐标轴显示范围elseaxis([nx,mx,my,ny]);enda1=1:2:mx;%设置x轴标度set(gca,'xtick',a1);legend('\fontsize{12}拱顶下沉');%显示线条标签title('\fontsize{12}拱顶下沉')%xlabel('x轴');%ylabel('y轴');grid on;。
使用MATLAB进行图像分析与特征提取
使用MATLAB进行图像分析与特征提取随着数字图像的广泛应用，图像分析和特征提取变得尤为重要。
MATLAB作为一种功能强大的编程语言和工具包，为图像处理领域提供了丰富的功能和工具。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行图像分析和特征提取，以及相关的应用和技术。
一、图像分析与特征提取的基本概念图像分析是指对数字图像进行处理和解读的过程。
在这个过程中，图像的各个部分可以被分割、分类和提取出相关的特征，以便进一步的分析和应用。
特征提取则是指从图像中提取出有意义的、具有代表性的信息。
这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等，用于描述和区分图像的不同部分。
二、MATLAB在图像分析与特征提取中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理和分析工具箱，可用于各种图像处理任务。
下面将介绍一些常用的MATLAB函数和工具箱，以及它们在图像分析和特征提取中的应用。
1. 图像预处理在进行图像分析和特征提取之前，通常需要对图像进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、平滑等操作。
MATLAB中的图像处理工具箱提供了一系列用于预处理的函数，如imnoise、imadjust、medfilt2等。
通过这些函数的组合使用，可以有效地减少图像中的噪声、增强图像的细节，并使图像在特征提取过程中更易于处理。
2. 图像分割图像分割是指将图像分成若干个具有独立特征的区域。
MATLAB中的图像分割工具箱提供了多种分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
通过这些方法，可以将图像中的目标区域与背景区域分离，从而方便后续的特征提取和分析。
3. 特征提取MATLAB中的图像特征提取工具箱（Computer Vision Toolbox）提供了一系列用于特征提取和描述的函数。
这些函数可用于提取图像的颜色特征、纹理特征、形状特征等。
通过特征提取，我们可以将图像中的复杂信息转化为一组简明的数值向量，从而方便后续的分类、识别和检索等任务。
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H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y
图像工程导论
课程名称：图像工程导论
设计题目：《图像检测：直线提取》院系：
班级：
设计者：
学号：
哈尔滨工业大学教务处
图像工程导论任务书
二〇一五年柒月哈尔滨工业大学
一、课题详细描述：
提取图像中所有长度>8,<80像素的水平、垂直和对角直线。
二、课题设计思路：
读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。
三、代码清单及注释
x=imread('D:2.jpg');%读取图片
BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图
imshow(BW);
thresh=[0.01,0.17];
sigma=2; %定义高斯参数
f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测
figure,imshow(f);
[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10); %霍夫变换
P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);
lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
Len(k)=len
if ( len > 8& len < 80) %限定像素范围
plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像
hold on;
end
end
四、代码运行结果及自评
所需处理的图片：
处理结果：
从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。
五、实验中所遇到的问题及解决方法
①在调试中最开始就由于实际操作经验不足，遇到了代码错误、路径错
误、图像失准等问题，在查阅相关资料以及咨询指导教师后问题便迎刃而解
了。
②本实验关于的降噪等图像处理方法多种多样，本实验组在不断的尝试
与失败之后最终选择了如上所示1的方案来解决问题。
③在开始实验测试时选取直线的精度以及准确性都不是很高，难免有遗
漏，但是在多次修改参数以及方案后最终得到了较满意的结果。
④实验初期由于经验不足、分工不明确导致合作效率低下、方案各有抵
触，但是在多次交流协商之后将实验方案和分工明确地确定了下来，使得合作更有了效果。
六、心得与体会
①通过本次课题实验，我们深切的认识到了图像检测处理技术的深刻意
义，亲身参与并体验到了图像工程乃至科学技术对于生活的广大变革及便利的意义。
②在合作与交流之中，我们体会到了高效率的分工合作对于生产科研的
重大促进意义。
③本次课题我们运用了多方面的知识，大范围地查阅资料、咨询达者，
感受到了自己动手操作实践的乐趣、成功的喜悦以及多种方式学习的能力和方法。