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我能够使用以下代码在 Matlab 中重新创建 hough() 和 houghpeaks() 函数，但我目前正在努力将它们从参数空间解构到图像空间。

%%% hough() function

corridor = imread('Corridor1.jpg');
grayCorridor = rgb2gray(corridor);
Canny_img = edge(grayCorridor, 'Canny');
[rows, cols] = size(Canny_img);
theta_maximum = 90;
rho_maximum = hypot(rows,cols) - 1;
theta_range = -theta_maximum:theta_maximum-1;
rho_range = -rho_maximum:rho_maximum;

Hough = zeros(length(rho_range), length(theta_range));
for j = 1:rows
    for i = 1:cols
        if Canny_img(j, i) ==1
            x = i - 1;
            y = j - 1;
            for T = theta_range
                R = round((x * cosd(T)) + (y * sind(T)));
                R_Index = R + rho_maximum + 1;
                T_Index = T + theta_maximum + 1;
                Hough(R_Index, T_Index) = Hough(R_Index, T_Index) + 1;
            end
        end
    end
end

%%% houghpeaks() function

[X,Y] = find(Hough>0.47*max(Hough(:)))

%Visualising them 

imshow(Hough,[],'XData',theta_range,'YData',rho_range,...
            'InitialMagnification','fit');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal, hold on;

pointsRho = rho_range(X(:));
pointsTheta = theta_range(Y(:));
plot(pointsTheta,pointsRho,'s','color','red');

带峰的霍夫空间 这是我尝试将它们分解为图像空间。我首先将 Rho 和 Theta 对放入列表中。然后我创建了一组大小为 imageRow x imageColumn x rhotheta 对数的二进制矩阵。然后我将所有的 x 和 y 像素坐标代入函数 x cos(theta) + y sin(theta) = rho，如果 left - right == 0，我将标记二进制矩阵的位置 (x,y)作为 1，我针对所有 x 和 y 值对所有 theta 对运行它，并将它们分别存储在上面提到的二进制矩阵集中。

在第二个 for 循环中，我刚刚遍历了我获得的所有二进制矩阵集，并将它们聚合成一个二进制矩阵。我的问题来了，当它们彼此靠近时，我如何将我dehoughed的线条组合成一条线？如果我能够做到这一点，我可以通过降低我用 [X,Y] = find(Hough>0.47*max(Hough(:))) 设置的阈值来可视化更多的峰峰。因为现在如果我将阈值降低 0.01，我会有更多彼此如此接近的线条。你也许有更优雅和更好的脱壳方法？

for k = 1:length(pointsRho)
    for i = 1:1280 % Shoulda put 1:size(Canny_img,1) but putting number helps me visualise my logic 
                   % better while I am coding
        for j = 1:960
            r = pointsRho(k);
            t = pointsTheta(k);
            threshold = abs(i*cosd(t)+j*sind(t)-r);
            if threshold ==0
                allLines(j,i,k) = 1;
            end     
        end
    end
end

aggregatedImage = zeros(size(Canny_img));
for k = 1:length(pointsRho)
    for j = 1:1280
        for i = 1:960
            if allLines(i,j,k) ==1
                aggregatedImage(i,j) = 1;
            end
        end
    end
end

figure,imshow(imfuse(aggregatedImage,corridor))

将山峰脱皮成线

P/S：我认为如果我要立即在一个二进制文件中标记所有满足 x cos(theta) + y cos(theta) = r的像素坐标，我可以将两个循环变成一个 for 循环矩阵（如下代码所示）。但是，我不确定为什么当我这样做时，aggregatedImage 只是全为 0。因此我决定采用上述方法。

aggregatedImage = zeros(size(Canny_img));

for k = 1:length(pointsRho)
    for i = 1:1280
        for j = 1:960
            r = pointsRho(k);
            t = pointsTheta(k);
            threshold = abs(i*cosd(t)+j*sind(t)-r);
            if threshold ==0
                aggregatedImage(j,i) = 1;
            end     
        end
    end
end
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