霍夫变换检测直线

这是一个独立的.m文件，用于在MATLAB中实现Hough变换进行直线检测，方便用户直接插入调用。

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。

霍夫变换是一种常用的图像处理技术，可以有效地检测图像中的几何形状，包括圆形。在视觉检测领域，基于霍夫变换的圆形目标检测算法被广泛应用于各种场景，例如： 工业零件尺寸测量: 精确测量圆形零件的直径、圆度等参数。 医学影像分析: 自动识别和定位医学图像中的肿瘤、细胞等圆形结构。 交通标志识别: 快速准确地识别道路上的圆形交通标志，例如限速标志、禁止通行标志等。 霍夫变换找圆算法的基本原理是将图像空间中的边缘点映射到参数空间中，通过统计参数空间中累积的点数来确定圆形的参数。该算法具有较强的鲁棒性和抗噪性，能够有效地检测出图像中不同大小和位置的圆形目标。

这段Matlab源代码使用霍夫变换识别Scantron答题卡。Scantron答题卡通常垂直摆放，因此无需额外校正其位置。代码分别标定了答题卡的考号和答案区域。

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。

Hough 变换的直线检测用起来还蛮顺手的，尤其是你刚开始接触 MATLAB 图像的时候，这套流程挺能帮上忙的。hough()搞定霍夫矩阵，houghpeaks()帮你找峰值，houghlines()再一步到位把直线信息提出来，配合上合理的参数设置，整个流程还挺清晰的。 二值图像的算是这类任务的第一步，像ThetaResolution和RhoResolution这两个参数其实就是控制霍夫空间的“分辨率”，大致理解成是精度设置就好。调得越细，识别越准，但代价就是计算会慢点。 如果你是第一次上手，推荐直接跑跑这些例子：Hough 变换详解和检测代码示例，代码写得还挺清楚的，调参数也方便。要是想扩展

在霍夫变换等算法中，边缘提取在角度方面起到重要作用。

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。

提出了一种高效的圆霍夫变换算法，该算法采用无循环策略实现对图像中圆形的快速检测。需要注意的是，该算法适用于边缘像素较少的输入边缘图像，以避免潜在的内存不足错误。