PS：好久沒更新，因為期末到了，拼命復習中。復習久了覺得枯燥，玩玩兒霍夫變換直線檢測
霍夫變換的基本原理不難，即便是初中生也很容易理解（至少在直線檢測上是這樣子的）。
霍夫變換直線檢測的基本原理：（不配圖了，自己在白紙上畫畫，理解更深刻）
一步一步來：
1、在白紙上畫出一個直角坐標系，任意給出一個點；
2、那么，對於點（x0,y0）,經過這個點的直線必定滿足y0=k*x0+b, 其中k是直線的斜率，b是直線的截距；
3、上式可以化成b=y0-k*x0, 可以看作是以-x0為斜率，以y0為截距，在k-b空間上的一個直線方程（k，b為變量）；
4、可見，k-b空間上的一條直線， 代表了x-y空間經過特定點的所有直線，而x-y上的特定直線責備k-b空間上的特定點表示；
利用這個原理，我們可以通過一下方法檢測可能出線的直線：
1、得到一副邊緣圖像；
2、對圖像中的每一個邊緣點，在k-b空間中畫出一條直線；
3、在各直線的交點，我們采取“投票”（vote）的方法，即累加：n條直線的交點，改點的值為n；
4、遍歷k-b空間，尋找出先局部最大值（極值）的點，這些點的坐標（k，b）就是圖像中可能出線的直線的斜率和截距；
為了容易理解，這里采用了直線的斜截表達法。
事實上這種方法並不使用，因為某些直線的斜率很大的甚至不存在。
實際操作中，檢測直線的霍夫變換使用含極坐標參數的直線表示型式，簡稱極坐標式（不是極坐標方程，因為還是在笛卡爾坐標下表示）
其中的兩個參數的意義如下圖：
這樣，每條直線對應於theta-p空間下的一條正弦曲線，同樣采用投票求極值的方法尋找曲線
霍夫變換直線檢測的matlab實現：
這里涉及到三個函數：hough,houghpeaks,houghlines：
1、[H,T,R] = hough(BW,'Theta',20:0.1:75) ; （輸入二值圖像BW，角度范圍與步進（最大，[-90, 90)）,返回 H-霍夫空間，T-theta，R-p)；
2、PEAKS = houghpeaks(H,NUMPEAKS) ;（輸入霍夫空間和極值數量，返回極值的坐標）
3、LINES=houghlines(BW,T,R,Peaks) ; （返回lines是一個包含圖像中線段首末點、p、theta的結構體）
代碼：
I=imread('1.jpg'); Ihsv=rgb2hsv(I); Iv=Ihsv(:,:,3); %提取v空間 Ivl=Iv(500:end,:); %截取下半部 Iedge=edge(Ivl,'sobel'); %邊沿檢測 Iedge = imdilate(Iedge,ones(3));%圖像膨脹 %新建窗口，繪圖用 figure (2) imshow(Iedge); hold on %左方直線檢測與繪制 %得到霍夫空間 [H1,T1,R1] = hough(Iedge,'Theta',20:0.1:75);
%求極值點 Peaks=houghpeaks(H1,5);
%得到線段信息 lines=houghlines(Iedge,T1,R1,Peaks);
%繪制線段 for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',4); end %右方直線檢測與繪制 [H2,T2,R2] = hough(Iedge,'Theta',-75:0.1:-20); Peaks1=houghpeaks(H2,5); lines1=houghlines(Iedge,T2,R2,Peaks1); for k=1:length(lines1) xy1=[lines1(k).point1;lines1(k).point2]; plot(xy1(:,1),xy1(:,2),'LineWidth',4); end
hold off
輸入圖像：
輸出圖像：
嘛，結果還是令人滿意的嘛~
接下來要准備考試了，7月11號考完，之后想做一個手部識別，所以可能會玩玩haar特征檢測器和光流法跟蹤，大概就這樣。