Hough变换实现直线检测的Matlab示例

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。

小波变换及其Matlab实现程序适合初学者学习。

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。

傅里叶变换的 MATLAB 实现，步骤清晰、上手快，代码也挺简洁。对于频域刚入门或者想搞懂 FFT 细节的同学来说，用 MATLAB 练手是个不错的选择。实际用的时候，你只需要掌握几个基本函数，比如fft和ifft，基本就能搞定大部分需求。 傅里叶变换的基础函数是fft，直接把时域信号转成频域，常见的用法就是： Y = fft(x); 你可以配合abs和angle看频谱的幅度和相位，这样信号结构就直观多了。要是需要还原回时域，就用ifft，思路也一样。 嗯，如果你不只是搞一维信号，二维的傅里叶变换也挺实用，图像的时候常见，尤其是图像滤波、边缘提取这类场景。推荐你看看MATLAB 实现二维分数