MATLAB中的Houghlines

使用Hough lines检测到图像中的线条后，如何使用它计算参考图像的线条角度（旋转）的变化？MATLAB中的Houghlines

来源

2010-01-14 Veronica

注意，以飨读者：这是一个后续问题，请参阅以下背景：

这个过程类似于我之前展示过。下面我使用的是the images from your previous question（因为您只提供了一个，我通过旋转10度创建了另一个）。

我们从检测两张图像的行开始。我们在Hough transform functions的帮助下做到这一点。这是什么样子应用到图片：

Images with detected lines and points order

接下来，我们要使用线路端点作为控制点进行图像配准。首先，我们确保两个图像中的点相互对应。我这样做是通过使用convhull计算凸包来实现的，它会按照逆时针顺序（或者它是在相反的方向！）自动排序它们。上面显示的数字表示顺序。

最后，我们使用函数cp2tform来获得转换矩阵，我们用它来对齐图像并提取平移，旋转和缩放。

下面是完整的代码：

%% # Step 1: read and prepare images 
%# (since you provided only one, I created the other by rotating the first). 
I1 = imread('http://i.stack.imgur.com/Se6zX.jpg'); 
I1 = rgb2gray(imcrop(I1, [85 35 445 345])); %# Get rid of white border 
I2 = imrotate(I1, -10, 'bilinear', 'crop'); %# Create 2nd by rotating 10 degrees 

%% # Step 2: detect the cross sign endpoints (sorted in same order) 
p1 = getCross(I1); 
p2 = getCross(I2); 

%% # Step 3: perform Image Registration 
%# Find transformation that maps I2 to I1 using the 4 control points for each 
t = cp2tform(p2,p1,'affine'); 

%# Transform I2 to be aligned with I1 
II2 = imtransform(I2, t, 'XData',[1 size(I1,2)], 'YData',[1 size(I1,1)]); 

%# Plot 
figure('menu','none') 
subplot(131), imshow(I1), title('I1') 
subplot(132), imshow(I2), title('I2') 
subplot(133), imshow(II2), title('I2 (aligned)') 

%# Recover affine transformation params (translation, rotation, scale) 
ss = t.tdata.Tinv(2,1); 
sc = t.tdata.Tinv(1,1); 
tx = t.tdata.Tinv(3,1); 
ty = t.tdata.Tinv(3,2); 
scale = sqrt(ss*ss + sc*sc) 
rotation = atan2(ss,sc)*180/pi 
translation = [tx ty]

及这里的提取线端点的功能：

function points = getCross(I) 
    %# Get edges (simply by thresholding) 
    I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric'); 
    BW = imclearborder(~im2bw(I, 0.5)); 

    %# Hough transform 
    [H,T,R] = hough(BW); 

    %# Detect peaks 
    P = houghpeaks(H, 2); 

    %# Detect lines 
    lines = houghlines(BW, T, R, P); 

    %# Sort 2D points in counterclockwise order 
    points = [vertcat(lines.point1); vertcat(lines.point2)]; 
    idx = convhull(points(:,1), points(:,2)); 
    points = points(idx(1:end-1),:); 
end

与结果：

Resulting aligned image

scale = 
    1.0025 
rotation = 
    -9.7041 
translation = 
    32.5270 -38.5021

旋转恢复为接近10度（有一些不可避免的错误），并且缩放实际上是1（意味着没有缩放）。请注意，在上例中有翻译组件，因为旋转不是在十字中心附近执行的）。

来源

2010-01-17 04:08:19 Amro

您好，想问一下翻译的数字是什么意思？像素数已移动？我试图放大到像素级别，并计算移动的像素，但它不符合。谢谢。非常感谢你的帮助。 – Veronica

完成图像配准后，我们最终得到仿射变换矩阵，从中提取旋转和平移。现在正如我在最后提到的那样，翻译必须发生在创建第二个图像的过程中，因为旋转不是与十字标记中心相关的。您是否尝试将此过程应用于您的实际图像？此外，在这种情况下，我们最终只对我们成功恢复的旋转部分感兴趣（-9.7度，几乎10）！ – Amro

你好，我确实在我的实际图片上尝试了这个过程。由于我的图像也是旋转的，因此它不在十字标记的中心，我还需要翻译它。谢谢！ – Veronica

我不确定什么MATLAB Hough变换的实现是，但线的方向将简单地与您用来识别的角度成直角（90度或pi/2弧度）该行在第一位。

我希望有帮助。在网络上有很好的霍夫变换报道，维基百科是一个很好的开始。

来源

2010-01-14 08:07:44

MATLAB中的Houghlines

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