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2.部分仿真图预览
3.算法概述
霍夫变换是一种特征提取(feature extraction)，被广泛应用在图像分析（image analysis）、计算机视觉(computer vision)以及数位影像处理(digital image processing)。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)来决定。
4.部分源码
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Thetaa=180*xmax/xsize;
Thetab=90-Thetaa;
bw1=imrotate(B,Thetab,'bicubic');
figure(7);
imshow(bw1);title('纠正后的二值图')
BW1=imrotate(BW,Thetab,'bicubic');
figure(8);
imshow(BW1);title('纠正后的边缘图')
[p,q]=size(BW1);
m=0;
for y=ceil(p/2):p
for x=1:q
if BW1(y,x)==1
m=m+1
else m=m
end
end
if m<60
y1=y
break
else m=0
end
end
n=0;
for yl=floor(p/2):-1:1
for xl=1:q
if BW1(yl,xl)==1
n=n+1
else n=n
end
end
if n<60
y2=yl
break
else n=0
end
end
BW2=imcrop(BW1,[1,y2,q,y1-y2]);
figure(9);imshow(BW2);title('上下分割')
bw2=imcrop(bw1,[1,y2,q,y1-y2]);
figure(10);imshow(bw2);title('上下分割')
[a,b]=size(BW2);
k=0
for yi=1:a
for xi=1:ceil(b/3)
if BW2(yi,xi)==1
k=k+1
A(k)=xi
else k=k
end
end
K=k
for c=1:K-4
L1=A(c+4)-A(c+3);
L2=A(c+3)-A(c+2);
L3=A(c+2)-A(c+1);
L4=A(c+1)-A(c);
L=(L1+L2+L3)/3
if (L2/L1)>0.5&(L2/L1)<1.5&(L3/L2)>0.5&(L3/L2)<1.5&(L4/L)>9
C=c
xx1=A(C)+1
break
else k=0
continue
end
end
end
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k = 1;
for i=1:59
if rem(i,2)
for j=1:bar_int(i)
bar_01(k) = 1;
k = k+1;
end
else
for j=1:bar_int(i)
bar_01(k) = 0;
k = k+1;
end
end
end
if ((bar_01(1)&&~bar_01(2)&&bar_01(3))...
&&(~bar_01(46)&&bar_01(47)&&~bar_01(48)&&bar_01(49)&&~bar_01(50))...
&&(bar_01(95)&&~bar_01(94)&&bar_01(93)))
l = 1;
for i=1:6
bar_left(l) = 0;
for k=1:7
bar_left(l) = bar_left(l)+bar_01(7*(i-1)+k+3)*(2^(7-k));
end
l = l+1;
end
l = 1;
for i=1:6
bar_right(l) = 0;
for k=1:7
bar_right(l) = bar_right(l)+bar_01(7*(i+6)+k+1)*(2^(7-k));
k = k-1;
end
l = l+1;
end
end
................................................................................
a308
