hough_circle.m

matlab标准hough变换圆检测代码

function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p)
%本算法采用最基本的三维空间处理算法，但是限制了一下半径的取值范围

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% input
% BW:二值图像；
% step_r:检测的圆半径步长
% step_angle:角度步长，单位为弧度
% r_min:最小圆半径
% r_max:最大圆半径
% p:阈值，0，1之间的数

% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% output
% hough_space:参数空间，h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数
% hough_circl:二值图像，检测到的圆
% para:检测到的圆的圆心、半径

[m,n] = size(BW);                    %得到图像的行列数
size_r = round((r_max-r_min)/step_r)+1;   %半径变化范围的大小
size_angle = round(2*pi/step_angle);         %角度变化空间的大小

hough_space = zeros(m,n,size_r);             %hough变换空间的大小

[rows,cols] = find(BW);%找到非零的边缘点
ecount = size(rows);  %统计非零边缘点的个数

% Hough变换
% 将图像空间(x,y)对应到参数空间(a,b,r)
% a = x-r*cos(angle)
% b = y-r*sin(angle)
for i=1:ecount                                                                   %变化每一个边缘点
    for r=1:size_r                                                                %变化每一个半径步长
        for k=1:size_angle                                                     %变化每一个角度步长
            a = round(rows(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*cos(k*step_angle));
            b = round(cols(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*sin(k*step_angle));
            if(a>0&a<=m&b>0&b<=n)
                hough_space(a,b,r) = hough_space(a,b,r)+1;  %投票
            end
        end
    end
end

% 搜索超过阈值的聚集点
max_para = max(max(max(hough_space)));
index = find(hough_space>=max_para*p);               %搜索超过阈值的聚焦点，这里阈值取0.7,得到所有相关点的矩阵标号
length = size(index);                                                 %所有超过阈值点的个数         
hough_circle = false(m,n);
for i=1:ecount
    for k=1:length
        par3 = floor(index(k)/(m*n))+1;
        par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1;
        par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m;
        if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2<(r_min+(par3-1)*step_r)^2+5&...
                (rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2>(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5)
            hough_circle(rows(i),cols(i)) = true;
            x_center=par1;
            y_center=par2;
            r=par3;
        end
    end
end

% 打印检测结果
for k=1:length
    par3 = floor(index(k)/(m*n))+1;
    par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1;
    par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m;
    par3 = r_min+(par3-1)*step_r;
    fprintf(1,'Center %d %d radius %d\n',par1,par2,par3);
    para(:,k) = [par1;par2;par3];
end