【矩阵检测】基于Hough霍夫变换矩阵检测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 矩阵检测概述

矩阵检测是一种计算机视觉技术，用于检测图像中的矩阵。矩阵是一种二维图形，由行和列交叉形成，通常用于表示表格、图表或其他具有规则结构的数据。矩阵检测可以用于各种应用，如文档分析、表格识别和工业检测。

2. 霍夫变换简介

霍夫变换是一种用于检测图像中特定形状的数学变换。它通过将图像中的每个点映射到一个参数空间来实现这一点，参数空间中的每个点对应于图像中特定形状的一个实例。霍夫变换可以用于检测各种形状，包括直线、圆形和椭圆形。

3. 基于霍夫变换的矩阵检测

基于霍夫变换的矩阵检测算法是一种检测图像中矩阵的有效方法。该算法首先将图像转换为二值图像，然后使用霍夫变换检测图像中的直线。检测到的直线然后被分组形成矩阵。

4. 算法步骤

基于霍夫变换的矩阵检测算法的步骤如下：

1. 将图像转换为二值图像。

2. 使用霍夫变换检测图像中的直线。

3. 将检测到的直线分组形成矩阵。

4. 对检测到的矩阵进行验证，以确保它们是真实的矩阵。

5. 算法优点

基于霍夫变换的矩阵检测算法具有以下优点：

• 鲁棒性强：该算法对图像噪声和失真具有较强的鲁棒性。

• 准确性高：该算法能够检测出图像中的大多数矩阵，并且检测结果准确。

• 效率高：该算法的计算效率较高，能够快速检测出图像中的矩阵。

6. 算法应用

基于霍夫变换的矩阵检测算法可以用于各种应用，如：

• 文档分析：该算法可以用于检测文档中的表格和图表。

• 表格识别：该算法可以用于识别表格中的数据。

• 工业检测：该算法可以用于检测工业产品中的缺陷。

📣 部分代码

function [dmax,b,center]=choose(g,l,t)[r,c]=find(l==t);%经验值，待改进[N,M]=size(r);aa=zeros(N,2);[K,T]=size(g);b=zeros(K,T);for i=1:N    aa(i,1:2)=[c(i),r(i)];%c(i),r(i)saves the coordinate of ralative value    m=aa(i,1);%get the coordinate,return value g(n,m)    n=aa(i,2);    b(n,m)=g(n,m);%let g(n,m) to b(n,m)endd=diameter(b);%how to find the rectangledmax=d.Diameter;[p,q]=size(d.Image);center=zeros(2,1);center=[round(d.BoundingBox(1)+q/2),round(d.BoundingBox(2)+p/2)];

⛳️ 运行结果

7. 总结

基于霍夫变换的矩阵检测算法是一种有效的方法，可以用于检测图像中的矩阵。该算法具有鲁棒性强、准确性高和效率高等优点，可以广泛应用于各种领域。

🔗 参考文献

[1] 王哲.基于机器视觉的工件表面粗糙度检测算法研究[D].沈阳建筑大学,2019.

[2] 王哲.基于机器视觉的工件表面粗糙度检测算法研究[D].沈阳建筑大学,2015.

[3] 李阳,高语函.一种基于霍夫变换的车道线检测方法及终端设备.CN201710585689.2[2024-01-02].

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