MATLAB使用hough变换函数输出[H,theta,rho]的具体含义

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Hough 变换输出参数[H,theta,rho]的具体含义

F=imread('D:\Desktop\90.png');
f=rgb2gray(F);
[H,theta,rho] = hough(f)

输出[H,theta,rho]。

其中Theta 取值-90至89，为1×180的数组。

rho取值根据图片f的大小确定，如图片为400×400像素，则rho取值-(400^2+400^2)^0.5至(400^2+400^2)^0.5，即图片的对角线长度，为1×1131的数组。

Theta，rho仅为hough变换的坐标取值。hough变换的结果储存于输出的H矩阵中。

H矩阵为rho×theta大小的矩阵，矩阵中各元素表示原直角坐标系图片中各点hough变换结果为(rho,theta)的数量。

如下图（400×400像素）hough变换后rho为200，theta为0处的H矩阵数值为400。表示图中竖贯图片（400长度）的线上每一点的hough变换都能产生（rho,theta）为（200,0）的结果，因此H矩阵在该坐标处的数值为400。

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可对hough变换的精度进行调整。

F=imread('D:\Desktop\90.png');
f=rgb2gray(F);
[H,theta,rho] = hough(f,'RhoResolution', 0.2, 'Theta', -90:0.2:89);

使用'RhoResolution',调整rho分辨率为0.2。

使用'Theta', -90:0.2:89调整分辨率，将theta分辨率调整为0.2°。

rho, theta,H的矩阵大小相应增加。

H矩阵与原图直角坐标系的关系

F=imread('D:\Desktop\90.png');
f=rgb2gray(F);
[H,theta,rho] = hough(f,'RhoResolution', 0.2, 'Theta', -90:0.2:89);
imshow(imadjust(rescale(H)),'XData',theta,'YData',rho,'InitialMagnification','fit');
title('Hough transform');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal, hold on;
colormap(gca,hot);

imread导入图片后，图片左上角的点坐标为（1,1）。hough变换后rho, theta取值如下图所示。

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