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Hough变换直线检测-Matlab代码LineExtr:图像中的直线提取

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简介:
LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具,专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。 霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念(Burns86),该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域,然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向,并利用霍夫变换确定其中心位置,这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用,他们在不同空中场景下的建筑物计数研究(ACMSIGSPATIALGIS, 2014)。 初始设置:要运行代码,请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱,并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。 用法: - 在命令行中编译C文件,这只需执行一次: `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```

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客服
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  • Hough线-MatlabLineExtr线
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    LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具,专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。 霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念(Burns86),该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域,然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向,并利用霍夫变换确定其中心位置,这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用,他们在不同空中场景下的建筑物计数研究(ACMSIGSPATIALGIS, 2014)。 初始设置:要运行代码,请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱,并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。 用法: - 在命令行中编译C文件,这只需执行一次: `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```
  • 基于Hough线Matlab实现)
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    本研究采用Hough变换算法在MATLAB环境中实现了图像中直线的有效检测和提取,为后续图像处理提供精确边界信息。 Hough变换提取直线的Matlab实现方法是一种常用的图像处理技术,用于在图片中检测直线特征。这种方法通过参数空间中的投票机制来确定哪些线段是最有可能存在于原始图像中的,并且能够有效地识别不同方向与长度的线条结构。具体到使用Matlab进行编程时,可以利用其内置函数或自定义算法实现Hough变换的过程,进而提高代码执行效率和检测精度。
  • MATLAB霍夫曼线Hough
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    本段代码实现基于MATLAB的霍夫变换直线检测算法,适用于图像处理领域中寻找图片内的直线特征。 想了解Hough霍夫曼直线检测效果的可以下来学习。
  • 关于使用Hough线函数源[C].rar
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    该资源为一个C语言编写的函数库,用于实现基于Hough变换的图像直线检测算法。包含详细注释及示例代码,适用于计算机视觉和模式识别领域研究与应用。 一个利用Hough变换来检测图像中直线的函数的源代码(C语言)。文件名为:hough_transform_straight_line_detection_C_code.rar。该文件包含实现Hough变换算法以在给定图像中找到直线的C语言代码。
  • 基于Hough线方法
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    本研究探讨了一种利用Hough变换进行图像中直线检测的技术。通过改进传统算法,提高了复杂背景下的直线识别准确率和效率。 使用MATLAB实现Hough变换来检测车道线的示例程序。
  • 基于MATLAB霍夫线
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    本代码利用MATLAB实现霍夫变换进行图像中直线检测,适用于图像处理与分析领域。通过参数空间转换准确识别图中的直线结构。 使用霍夫变换检测直线的MATLAB程序可以求出直线方程。
  • 基于MATLAB——线.docx
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    本文档探讨了利用MATLAB进行图像处理中的直线检测技术。通过算法实现自动识别和提取图像中的直线特征,为后续分析提供基础数据支持。 利用MATLAB进行图像检测--直线提取 本段落档将介绍如何使用MATLAB来执行图像中的直线检测任务。我们将探讨相关的算法和技术,并提供详细的代码示例以帮助读者理解和实现这些技术。 文档内容可能包括但不限于以下方面: - 图像预处理:为了提高后续步骤的准确性,需要对原始输入进行适当的调整。 - 边缘检测:该过程用于识别并提取图像中的边界信息。 - Hough变换:这是直线检测中常用的算法之一,能够有效地从边缘点集合中找出可能存在的直线。 通过本教程的学习,读者将掌握使用MATLAB工具包来进行复杂图像处理任务的能力。
  • 霍夫线MATLAB-楼梯处理
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的霍夫变换算法,用于识别和检测图像中的直线结构,特别适用于复杂背景下的楼梯边缘检测,在图像处理领域具有广泛的应用价值。 该图像处理项目的目标是识别图片中的楼梯结构。为此收集的数据集包含了多种障碍物的实时图像,如楼梯、纸箱等等,并每隔两秒拍摄一张照片以测试检测过程的有效性。 运行此项目的主文件为“DetectStaircase.m”。在执行之前,请先确保已将功能文件“bfltGray”,“bfilter2”和“DistBetween2Segment”加载到同一路径中。这些函数分别处理图像的预处理步骤,包括灰度转换、锐化以及双边滤波等操作。 具体而言: 1. 灰度:首先将RGB彩色图片转化为黑白(灰度)图,以提高目标物体检测的效果。 2. 锐化:接下来对生成的灰度图应用边缘增强技术使其轮廓更加分明。同时进行光照条件改善处理来优化图像质量。 3. 归一化和双边滤波器:在执行双边过滤前完成归一化的预处理步骤,这有助于提高过滤效果。该过程使用了大小为[3, 3]且sigma值也为[3, 3]的高斯核对图片进行平滑操作。 4. Canny边缘检测算法被用来识别图像中的显著边界信息,并在此基础上通过霍夫变换(Hough Transform)来发现直线,从而进一步确定是否存在楼梯结构。
  • 数字处理课程设计之Hough线.docx
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    本文档介绍了《数字图像处理》课程中关于霍夫变换直线检测的设计项目,详细阐述了利用霍夫变换进行图像中直线识别的技术原理与实现方法。 数字图像处理课程设计——Hough变换提取直线 该文档详细介绍了使用Hough变换在数字图像处理中的应用,重点在于如何通过这一方法有效地从复杂背景中精确地提取出直线特征。内容涵盖了理论基础、算法实现及实验分析等多个方面,为学习者提供了全面的指导和实用的技术支持。