数字图像中的Hough变换应用--直线检测

第13卷　第2期2008年2月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .13,No .2Feb .,2008收稿日期:2006204225;改回日期:2006210217第一作者简介:滕今朝(1970～　),男,讲师。

2007年于海军航空工程学院获测试计量仪器与科学专业硕士学位。

主要从事电气自动化、检测技术方面的教学和研究。

E 2mail:t w rite@利用Hough 变换实现直线的快速精确检测滕今朝1)　邱　杰2)1)(威海职业学院机电工程系,威海　264210) 2)(海军航空工程学院,烟台　264000)摘　要　利用Hough 变换对直线进行检测,通常存在“速度缓慢、结果不够精确”的问题,本文提出了“分式查表法”,能在大幅度减少Hough 变换的总计算量的情况下,检测精度保持最高,从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能。

关键词　Hough 变换　参数空间　精度　分式查表法中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:100628961(2008)022*******Fa st and Prec ise D etecti on of Stra i ght L i n e w ith Hough Tran sformTE NG J in 2zhao 1),Q I U J ie2)1)(E lectro m echanical Engineering D epart m ent,W eihai V ocational College,W eihai 264210)2)(College of N avy A viation Engineering,Yantai 264000)Abstract Pr oble m s as l ow s peed or inaccurate results in the p r ocess of line detecti on with Hough Transf or m re main unsatisfact orily s olved .This paper puts f or ward a ne w l ook 2up table t o decrease the computati on distinctly and keep ing the highest p recisi on .It offers the possibility in real 2ti m e app licati ons es pecially in large i m age .Keywords Hough Transf or m,para meter s pace,p recisi on,table l ook 2up1　引　言Hough 变换具有优异的鲁棒性和极佳的抗干扰能力,利用Hough 变换进行直线检测,是图像分析和计算机视觉的一个重要内容。

hough变换直线检测主要原理
霍夫变换是一种在图像空间进行几何形状检测的方法，用于检测平面上的直线。

主要原理如下：
1. 点与直线的表示：霍夫变换使用极坐标系来表示直线，每个点在图像中表示一条通过该点的直线。

直线可以用两个参数表示：r表示离原点的距离，θ表示与x轴的夹角。

2. 累加过程：对每个点，遍历所有可能的直线参数，并在霍夫空间中进行累加。

对于每个点，对应于通过该点的所有直线，累加器中相应位置的值加1。

这个累加过程可以在霍夫空间中的一个二维数组中进行。

3. 阈值检测：当累加器中的某个值超过预设的阈值时，认为该直线存在。

这个阈值可以根据应用需求进行设置。

4. 参数反算：根据累加器中的峰值，反算出对应的直线参数（r和θ），并在图像中绘制出检测到的直线。

霍夫变换的主要优点是对于存在噪声和局部遮挡的图像仍然能够有效地检测直线。

但是其缺点是计算复杂度较高，直线的参数空间较大，需要处理大量的累加器。

同时，霍夫变换对于直线的精确定位和参数估计准确性不高，对于曲线的检测效果较差。

Hough 变换检测直线实验报告一，实验要求用hough 算法检测图像中的直线算法。

使用这一算法来求一幅图像中的所有大于规定长度的直线段，设规定的长度为20点。

二，Hough 变换简介Hough 变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。

Hough 变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。

这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。

图1 Hough 变换)sin(sin cos 00θαθθρ+=+=A y x如上图所示，在图像空间，直线上一点),(00y x 转换到参数空间就是一条曲线，而且，图像空间同一直线上的点转换到参数空间的曲线一定相交于一点，即参数空间各曲线的交点对应着图像空间的一条直线，这样，检测参数空间曲线交点就检测出了图像空间的直线。

三，实验过程和结果分析用Hough 变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。

本实验基于VS2008和OPENCV 来实现。

实验的步骤如下：(1)读入图像，转换成灰度图像OPENCV 中用cvLoadImage 函数来读取图像，函数原型：IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );filename ：要被读入的文件的文件名(包括后缀)；flags ：指定读入图像的颜色和深度；例如：cvLoadImage( fileame, -n1 ); //默认读取图像的原通道数cvLoadImage( filename, 0 ); //强制转化读取图像为灰度图 cvLoadImage( filename, 1 ); //读取彩色图(2)进行边缘检测本实验选择Canny算子的边缘检测,OPENCV中用Canny函数来进行Canny 算子的边缘检测，函数原型为：void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 );image：单通道输入图像edges：单通道存储边缘的输出图像threshold1 ：第一个阈值threshold2 ：第二个阈值aperture_size ：算子内核大小3，对检测出的二值图像进行Hough变换OPENCV中用cvHoughLines2函数来进行Hough变换，函数原型为：CvSeq* cvHonghLines2(CvArr* image,void* line_storage,int mehtod,double rho,double theta,int threshold,double param1 =0,double param2 =0);Image：输入8-比特、单通道(二值)图像line_storage：检测到的线段存储仓Method：Hough 变换变量，是下面变量的其中之一CV_HOUGH_STANDARD ——传统或标准Hough 变换CV_HOUGH_PROBABILISTIC——概率Hough 变换CV_HOUGH_MULTI_SCALE ——传统Hough 变换多尺度变种Rho：以象素为单位的距离精度，一般取1Theta：以弧度为单位角度精度,一般取CV_PI/180Threshold：阈值参数，当在一条直线上的像素点数大于threshold时，才将该直线作为检测结果显示出来，该值越大，得到直线越少。

霍夫变换直线检测原理
霍夫变换（Hough Transform）是一种用来检测图像中的直线的算法，它在图像处理领域非常重要，它可以用来检测图像中的线条，圆和椭圆。

霍夫变换的基本原理是，将输入图像中的每个像素点看作是坐标系中的一个点，然后通过一些函数来确定是否存在直线，圆或椭圆，并将这些函数称为霍夫变换函数。

霍夫变换的直线检测是一个非常重要的过程，它的基本原理是将输入图像中的每个像素点看作是坐标系中的一个点，然后用霍夫变换函数来检测输入图像中是否存在直线。

霍夫变换函数有两种，一种是极坐标函数，另一种是直角坐标函数。

在极坐标函数中，霍夫变换函数的形式是：r=xcosθ+ysinθ，在直角坐标函数中，霍夫变换函数的形式是：y=mx+b。

霍夫变换直线检测的过程大致分为以下几步：首先，将输入图像转换为灰度图像，然后使用适当的滤波算法去除噪声；其次，使用边缘检测算法检测图像的边缘，并获得边缘的像素点坐标；然后，使用霍夫变换函数对边缘的像素点进行拟合，获得直线的参数；最后，使用拟合后的参数对直线进行绘制，完成图像中直线检测的任务。

总而言之，霍夫变换是一种用来检测图像中的直线的算法，它是一种极其重要的算法，它可以有效地检测图像中的线条，圆和椭圆，而其直线检测的原理是，将输入图像中的每个像素点看作是坐标系
中的一个点，然后使用霍夫变换函数拟合像素点，获得直线的参数，最后使用参数对直线进行绘制。

特殊图像变换1、 HoughLines功能：利用 Hough 变换在二值图像中找到直线格式：CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold,double param1=0, double param2=0 ;参数：image：输入 8-比特、单通道 (二值图像，其内容可能被函数所改变line_storage：检测到的线段存储仓. 可以是内存存储仓 (此种情况下，一个线段序列在存储仓中被创建，并且由函数返回），或者是包含线段参数的特殊类型（见下面）的具有单行/单列的矩阵(CvMat*。

矩阵头为函数所修改，使得它的cols/rows将包含一组检测到的线段。

如果line_storage是矩阵，而实际线段的数目超过矩阵尺寸，那么最大可能数目的线段被返回(线段没有按照长度、可信度或其它指标排序.method：Hough 变换变量，是下面变量的其中之一：CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数(ρ, θ 表示，其中ρ 是点与原点 (0,0 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。

因此，矩阵类型必须是CV_32FC2 type.CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割，则效率更高. 它返回线段分割而不是整个线段。

每个分割用起点和终点来表示，所以矩阵（或创建的序列）类型是 CV_32SC4.CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。

线段的编码方式与CV_HOUGH_STANDARD 的一致。

rho:与象素相关单位的距离精度theta:弧度测量的角度精度threshold:阈值参数。

如果相应的累计值大于threshold，则函数返回的这个线段. param1:第一个方法相关的参数:∙对传统 Hough 变换，不使用(0.∙对概率 Hough 变换，它是最小线段长度.∙对多尺度 Hough 变换，它是距离精度rho的分母 (大致的距离精度是rho而精确的应该是rho / param1 .param2:第二个方法相关参数:∙对传统 Hough 变换，不使用 (0.∙对概率 Hough 变换，这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap, 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时，将其合二为一。

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。

数字图像中的Hough变换应用--直线检测沈阳理工大学数字图像处理课程设计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。

它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。

由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。

由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，具有很好的容错性和鲁棒性。

多年来，专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究，目前应用于生物医学、自动化和机器人视觉、空间技术和军事防御、办公自动化等各个方面。

本次课称设计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;MATLABI沈阳理工大学数字图像处理课程设计目录1. 课程设计的目的 ................................ 1 2. MATLAB简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3. Hough变换原理 (2)3.1 Hough变换的基本原理 (2)3.2 Hough变换的不足之处 (4)3.3 Hough变换的应用 (4)4. Hough变换检测直线设计 (5)4.1 Hough变换检测直线基本原理 (5)4.2 Hough变换的几种基本算法 (6)4.3 Hough变换算法的比较与选择 (7)4.4 Hough变换检测直线的算法流程图 (9)4.5 Hough变换检测直线算法的实现 (9)5. 仿真结果及分析 (11)5.1 仿真结果 (11)5.2 结果分析 (14)结论 ............................................ 15 参考文献 (16)II沈阳理工大学数字图像处理课程设计数字图像中的Hough变换应用——直线的检测1. 课程设计的目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

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。

hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的直线。

该算法的原理基于直线上的点在参数空间中具有唯一的特征，通过对参数空间的投票来检测直线。

Hough变换最初是由Paul Hough于1962年提出的，用于在图像中检测直线。

该方法的基本思想是将直线表示为参数空间中的一个点，而不是在图像中的像素点。

这样可以将直线检测问题转化为参数空间中的点集聚类问题，从而简化了直线检测的过程。

在Hough变换中，直线可以表示为参数空间中的两个参数：rho （ρ）和theta（θ）。

参数rho表示直线到原点的距离，而参数theta表示直线与x轴的夹角。

对于给定的图像点(x, y)，可以通过以下公式计算rho和theta的值：rho = x * cos(theta) + y * sin(theta)在Hough变换中，我们需要创建一个二维的参数空间，其中rho 的范围为[-D, D]，theta的范围为[0, 180°]，D是图像对角线的长度。

然后遍历图像中的每个像素点，对每个像素点计算rho和theta的值，并在参数空间中对应的位置进行投票。

投票过程中，我们将参数空间中的每个点初始化为0。

对于每个图像点，如果它处于某条直线上，那么对应的参数空间中的点就会累加投票数。

最终，参数空间中投票数较高的点对应的直线就是我们要检测的直线。

为了提高算法的效率，通常会使用累加器数组来存储参数空间中的投票数。

累加器数组的大小根据参数空间的分辨率来确定，分辨率越高，算法的精度也就越高。

在累加器数组中，每个元素对应参数空间中的一个点，其值表示该点的投票数。

在实际应用中，Hough变换通常会与边缘检测算法结合使用，以便检测图像中的直线。

常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel 算法。

边缘检测算法可以将图像中的边缘点提取出来，从而减少了Hough变换的计算量。

Hough变换在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。

Hough变换检测直线算法是一种在图像处理中检测直线的方法。

其基本思想是将原始图像中的直线通过某种变换，在新空间中寻找能够描述直线的参数，从而检测出原始图像中的直线。

Hough变换检测直线算法的实现步骤如下：
1.图像预处理：将原始图像进行灰度化处理，以便于后续的处理。

2.边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）对预处理后的图像进行边
缘检测，得到二值化的边缘图像。

3.参数空间变换：将边缘图像中的直线按照一定的参数空间进行变换，将直
线的参数表示为参数空间中的一个点。

4.投票和阈值处理：在参数空间中，对每个点进行投票，并设置一个阈值，
将超过阈值的点作为候选直线。

5.直线拟合：对候选直线进行拟合，得到最终的直线方程。

Hough变换检测直线算法的优点是能够检测出图像中的直线，并且对直线的小幅度弯曲具有一定的鲁棒性。

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%Hough变换clc;clear;close all f=imread('line.bmp'); %若是彩色图片转灰度化if length(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);pinfang=round((row*row+col*col)^0.5);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));%ρ=cosθ+sinθrho=rho+pinfang+1;%-l:l转换到1:2l+1A(rho,thera)=A(rho,thera)+1;endendendend[rho,thera]=find(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));plot(n,m,'r'); end。

hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理技术，可以用于检测直线、圆和其他形状。

本文将重点介绍Hough变换检测直线的原理。

Hough变换的基本思想是将图像中的点映射到一个参数空间中，通过在参数空间中的累积来寻找图像中的直线。

对于直线检测而言，Hough变换将直线表示为参数空间中的一个点，这个点由直线的斜率和截距决定。

具体而言，Hough变换将图像中的每个点转换为参数空间中的一条曲线，这条曲线由斜率和截距决定。

如果图像中存在直线，那么这些曲线将会交于一点，这个点表示了直线的斜率和截距。

在Hough变换中，参数空间被划分为一个二维的累加数组，数组的每个元素表示了参数空间中的一个点。

对于图像中的每个点，都会遍历参数空间中的每个点，并将相应的累加数组元素加一。

这样，在遍历完所有的点之后，累加数组中的每个元素的值就表示了参数空间中对应点的累计数量。

在累加数组中，数量最大的点对应的直线就是图像中的主要直线。

为了找到这些直线，通常会设置一个阈值来过滤掉累加数量较小的点。

通过调整阈值的大小，可以控制检测到的直线的数量和质量。

Hough变换的原理虽然简单，但在实际应用中存在一些问题。

首先，Hough变换对图像的噪声比较敏感，噪声点可能会导致参数空间中的累加数量增加，从而影响直线检测的准确性。

其次，Hough变换的计算量较大，对于大尺寸的图像，可能需要耗费较长的时间来完成检测。

为了解决这些问题，人们对Hough变换进行了一些改进和优化。

例如，可以使用边缘检测算法来提取图像中的边缘点，然后再进行Hough变换，这样可以减少噪声的影响。

此外，还可以通过设置合适的参数空间分辨率来降低计算量，以提高检测的效率。

总结一下，Hough变换是一种常用的图像处理技术，可以用于检测直线、圆和其他形状。

通过将图像中的点映射到参数空间中，并通过累加来寻找直线，Hough变换可以在图像中准确地检测出直线。

尽管Hough变换存在一些问题，但通过改进和优化，可以提高直线检测的准确性和效率。

图像处理技术：直线检测Lipton 2002.5.Hough变换可以检测已知形状的目标，而且受噪声和曲线间断的影响小。

下面介绍采用哈夫(Hough)变换，在二值化图像中检测直线，确定其参数的方法。

1. 基本原理哈夫变换的基本思想是利用点----线的对偶性。

如图1所示：图1点----线的对偶性从图1中可看出，x-y坐标和k-b坐标有点----线的对偶性。

x-y坐标中的点P1、P2对应于k-b坐标中的L1、L2；而k-b坐标中的点P对应于x-y坐标中的线L。

由于x-y坐标中的垂直线的k值为无穷大，给计算带来不便，故使用点----正弦曲线对偶变换解决这一问题。

直角坐标X-Y中的一点(x,y)，经过点----正弦曲线对偶变换：p = x * cos(a) + y * sin(a)在极坐标a-p中变为一条正弦曲线，a取(0 ~ 180o)。

可以证明，直角坐标X-Y中直线上的点经过Hough变换后，它们的正弦曲线在极坐标a-p有一个公共交点，如图2所示。

图2 直线y = x+20上的5个点对应在极坐标a-p中的5条正弦曲线也就是说，极坐标a-p 上的一点(a ，p)，对应于直角坐标X-Y 中的一条直线。

而且它们是一一对应的。

为了检测出直角坐标X-Y 中由点所构成的直线，可以将极坐标a-p 量化成许多小格。

根据直角坐标中每个点的坐标(x,y)，在a = 0 ~ 180o 内以小格的步长计算各个p 值，所得值落在某个小格内，便使该小格的累加记数器加1。

当直角坐标中全部的点都变换后，对小格进行检验，计数值最大的小格，其(a ，p)值对应与直角坐标中所求直线。

2. 直角坐标上的一直线经过Hough 变换后对应于极坐标上的一点设直角坐标X-Y 中一直线的直线方程为：y = k x + b ，斜率为k 、截距为b ，在其上有两点(x1,y1)、(x2,y2)。

证这两点经过Hough 变换后，所得正弦曲线交于一点，该点只与k 、b 有关。

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。

它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。

由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。

由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，具有很好的容错性和鲁棒性。

多年来，专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究，目前应用于生物医学、自动化和机器人视觉、空间技术和军事防御、办公自动化等各个方面。

本次课称设计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目录1. 课程设计的目的 (1)2. MATLAB简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3. Hough变换原理 (2)3.1 Hough变换的基本原理 (2)3.2 Hough变换的不足之处 (4)3.3 Hough变换的应用 (4)4. Hough变换检测直线设计 (5)4.1 Hough变换检测直线基本原理 (5)4.2 Hough变换的几种基本算法 (6)4.3 Hough变换算法的比较与选择 (7)4.4 Hough变换检测直线的算法流程图 (9)4.5 Hough变换检测直线算法的实现 (9)5. 仿真结果及分析 (11)5.1 仿真结果 (11)5.2 结果分析 (14)结论 (15)参考文献 (16)数字图像中的Hough变换应用——直线的检测1.课程设计的目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。

pythonhough变换检测直线的实现⽅法1 原理2 检测步骤将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数，n为θ的等份数)个单元，并设置累加器矩阵，初始值为0；对图像边界上的每⼀个点（x,y）带⼊ρ=xcosθ+ysinθ，求得每个θ对应的ρ值，并在ρ和θ所对应的单元，将累加器加1，即：Q(i,j)=Q(i,j)+1；检验参数空间中每个累加器的值，累加器最⼤的单元所对应的ρ和θ即为直⾓坐标系中直线⽅程的参数。

3 接⼝image：⼆值图像，canny边缘检测输出。

这⾥是result。

rho: 以像素为单位的距离精度，这⾥为1像素。

如果想要检测的线段更多，可以设为0.1。

theta：以弧度为单位的⾓度精度，这⾥为numpy.pi/180。

如果想要检测的线段更多，可以设为0.01 * numpy.pi/180。

threshod: 阈值参数，int类型，超过设定阈值才被检测出线段，这⾥为10。

minLineLength：线段以像素为单位的最⼩长度。

maxLineGap：同⼀⽅向上两条线段判定为⼀条线段的最⼤允许间隔。

4 代码及结果import osimport numpy as npimport cv2from PIL import Image, ImageEnhanceimport mathdef img_processing(img):# 灰度化gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)# canny边缘检测edges = cv2.Canny(binary, 50, 150, apertureSize=3)return edgesdef line_detect(img):img = Image.open(img)img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(3)# img.show()img = np.array(img)result = img_processing(img)# 霍夫线检测lines = cv2.HoughLinesP(result, 1, 1 * np.pi/180, 10, minLineLength=10, maxLineGap=5)# print(lines)print("Line Num : ", len(lines))# 画出检测的线段for line in lines:for x1, y1, x2, y2 in line:cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 1) passimg = Image.fromarray(img, 'RGB')img.show()if __name__ == "__main__":line_detect("1.jpg")pass原图如下：检测结果：以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

matlab霍夫变换（hough）检测直线 霍夫变换是⼀种特征检测(feature extraction)，被⼴泛应⽤在图像分析（image analysis）、电脑视觉 (computer vision)以及数位影像处理 (digital image processing)。

霍夫变换是⽤来辨别找出物件中的特征，例如：线条。

他的算法流程⼤致如下，给定⼀个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执⾏投票来决定物体的形状，⽽这是由累加空间(accumulator space)⾥的局部最⼤值(local maximum)来决定。

Hough变换的基本原理在于，利⽤点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从⽽检测给定图像是否存在给定性质的曲线。

clc;clear ; closeset(0,'defaultfigurecolor',[1,1,1])load DATA2.matdata = D1;BW = data;figure(1)imshow(BW)title('原图像');figure(2)subplot 211;%%进⾏霍夫变换[H, theta , rho] = hough (BW);%%绘制霍夫空间imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],'XData',theta,'YData',rho,...'InitialMagnification','fit');xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho');axis on, axis normal, hold on;colormap(hot);title('霍夫空间')%%峰值P = houghpeaks(H,5,'threshold',0.5*max(H(:)));x = theta(P(:,2));y = rho(P(:,1));plot(x,y,'s','color','black');%lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',10,'MinLength',10);lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',10,'MinLength',10);subplot 212imshow(BW) ,hold onmax_len = 0;count = 1;points = zeros(2,2);for k = 1:length(lines)points(count,1) = lines(k).point1(1);points(count,2) = lines(k).point1(2);count =count +1;points(count,1) = lines(k).point2(1);points(count,2) = lines(k).point2(2);count =count +1;xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');endtitle('直线检测'); 效果如下：。

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法Hough变换是一种在图像处理中用于检测图像中直线、曲线等形状的方法。

它能够在不受图像中形状变化和噪声干扰的情况下，准确地检测出直线。

在本文中，我将介绍如何使用Python中的cv2库来实现Hough变换检测直线。

Hough变换的基本原理是将图像空间中的点变换到参数空间中，并通过对参数空间中的点进行统计分析来检测出直线。

在直线检测中，参数空间通常是由极坐标表示的。

Hough变换的具体步骤如下：1. 对图像进行边缘检测。

Hough变换在边缘检测的基础上进行直线检测，因此需要对图像进行边缘检测。

常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测等。

2. 构建Hough空间。

将边缘点从图像空间映射到Hough空间。

在Hough空间中，每个点表示一条直线，即通过（r, θ）参数表示。

r是直线到原点的距离，θ是直线与x轴的夹角。

3. 对Hough空间进行统计。

在Hough空间中，对每个边缘点对应的直线参数(r, θ)进行统计。

统计方法可以通过增加累加器的值来实现。

4.阈值化。

对统计结果进行阈值化处理，只保留累加器值超过一定阈值的直线。

5. 转换回图像空间。

将在Hough空间中检测到的直线参数转换回图像空间，并标记出图像中的直线。

下面是使用Python的cv2库实现Hough变换检测直线的代码示例：```pythonimport cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread('image.jpg')#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 50, 150)# 构建Hough空间lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) #统计直线for rho, theta in lines[:, 0, :]:#转换为直线在图像上的两个点a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))#绘制直线cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)#显示结果cv2.imshow('Result', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```在上述代码中，首先使用cv2.Canny函数对图像进行边缘检测，然后使用cv2.HoughLines函数检测直线。

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。