基于MATLAB的直线检测（完美运行

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基于MATLAB的直线检测（完美运行）/

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/gather_point.m

296B

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/mainfc.p

202B

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/pll.m

258B

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/test4.m

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基于MATLAB的直线检测（完美运行）/the_max1.m

513B

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/找出的直线.bmp

62.95KB

基于MATLAB的直线检测（完美运行）/直线在其中.bmp

8.75KB

资源内容介绍

直线检测是指在图像中检测和提取直线结构的任务。在计算机视觉和图像处理中，直线是常见的几何结构，通过检测直线可以实现很多应用，比如边缘检测、目标检测和图像拼接等。直线检测的主要目标是从图像中找到直线的参数，一般可以表示为直线的斜率和截距。常见的直线检测算法包括霍夫变换、Canny边缘检测和RANSAC算法等。霍夫变换是一种经典的直线检测算法，它将直线检测转化为参数空间中的点集聚类问题。通过在参数空间中寻找点密度最大的区域，可以找到对应的直线。霍夫变换的优点是可以检测出任意角度和长度的直线，但缺点是计算复杂度较高。Canny边缘检测是一种常用的预处理步骤，它可以在图像中找到明显的边缘。直线检测可以通过在Canny边缘图像上应用霍夫变换来完成。RANSAC算法是一种随机采样一致性算法，用于拟合数据中的模型。在直线检测中，RANSAC算法可以通过随机采样和模型拟合的迭代过程来找到最佳拟合直线。直线检测在许多应用中都是一个重要的步骤，比如在自动驾驶中用于车道线检测，在工业检测中用于缺陷检测。通过合适的算法和参数选择，可以获得准确和鲁棒的直线检测结果。

clear all; close all; clc;mainfc;i=imread('直线在其中.bmp');I1=i;[row,range]=size(i);p=row*range;a=0;Y=zeros(1,p);Q=zeros(1,p);for k1=1:1:row for k2=1:1:range if i(k1,k2)==0 a=a+1; XXX=k2-1;YYY=row+1-k1; Y(a)=YYY;Q(a)=YYY-XXX; end endend% for t=1:1:a% o=[Y(t) Q(t)]% endX1=[0 1];Y1=[Y(1) Q(1)];%plot(X1,Y1,'r');hold on;YY=zeros(1,a-1);QQ=zeros(1,a-1);for t=2:1:a X2=[0 1];Y2=[Y(t) Q(t)]; %plot(X2,Y2); [YY(t-1),QQ(t-1)]=pll(X1,Y1,X2,Y2); % yyy=YY(t-1) % qqq=QQ(t-1)%看交点 %plot(YY(t-1),QQ(t-1),'ko');end[rhao]=the_max1(YY,QQ,QQ);mainfc;i1=ones(row,range);rhaot2=rhao(1);t3=rhao(2);t2=round(t2);t3=round(t3);% t2=1.5;t3=1.5;for k1=1:1:row for k2=1:1:range XXX=k2-1;YYY=row+1-k1; if abs(YYY-(t2*XXX+t3))<=1%YYY==t2*XXX+t3 i1(k1,k2)=0; end endendimwrite(i1,'找出的直线.bmp','bmp');i2=imread('找出的直线.bmp');figure;subplot(1,2,1);imshow(I1);title('原图');subplot(1,2,2);imshow(i2);title('检测图');%

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