Hough变换直线检测MATLAB代码

Hough变换检测直线的Matlab代码示例，包含源程序、相关图像及检测结果，以及一份详细报告，非常适合初学者参考。

在图像处理中，利用Matlab进行Hough变换直线检测是一项重要的技术。该方法通过hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；再通过houghpeaks()函数找到霍夫矩阵中的峰值点；最后利用houghlines()函数从二值图像中提取直线信息。这些步骤帮助理解如何在Matlab环境中实现直线检测。

霍夫变换通过点线对偶原理，将图像空间的曲线转换为参数空间的点，进而将曲线的检测转换为寻找参数空间的峰值问题。适用于检测直线、椭圆、圆弧等几何形状。本PPT详细介绍霍夫变换原理，并附带MATLAB源代码。

我编写了自己的Hough变换和峰值提取函数，因此无论是在matlab7还是2012版本，您都可以轻松运行，无需担心matlab没有预设的Hough函数。下载后即可直接使用，图片路径也无需更改，一切都在您的掌控中。

Matlab编程中的Hough变换。将二值边缘检测图像优化为Hough变换。

在图像处理中，使用Hough变换是检测直线的重要技术之一。通过调用hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；再利用houghpeaks()函数在霍夫矩阵中找到峰值点；最后，应用houghlines()函数提取原二值图像中的直线信息。

MATLAB Hough变换函数代码maps_hough基于0.3版本的原始代码。特此致谢Andrea Censi开发的首个MATLAB原型，尽管该代码已不再公开可用。当前版本已全面重写为C++，实现了基于IROS 2008论文中描述的随机化改进的Hough变换。请根据免责声明中的条款使用此代码。如用于学术出版，请引用S.Carpin的相关文章：“用于多机器人系统的快速准确地图合并”和“通过霍夫变换合并地图”，收录于2008 IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议论文集。论文的在线版本可在相关网站获取。该代码在macOS 10.5.4（带gcc 4.0.1）和Ubuntu 8.04（带gcc 4.2.3，内核2.6.24-16-generic）上进行了开发和测试，需要安装opencv库在/usr/local路径下。

GBT-UPM团队利用多阶段基于P300的BCI数据集参与2019 IFMBE科学挑战赛。这份MATLAB代码用于预测虚拟现实中需要注意的对象，通过线性判别分析或支持向量机检测EEG中的P300。方法使用校准阶段的数据训练模型，还包括预测新在线会话的功能。特征提取阶段包括基于时域和连续小波变换（CWT）的特征。

Matlab编程：利用Ough变换循环检测。在图像中检测任意半径的圆。