Преобразование Хафа в MATLAB

Если у вас есть доступ к Image Processing Toolbox, вы можете использовать функции HOUGH, HOUGHPEAKS и HOUGHLINES:

%# your binary image
BW = false(7,7);
BW([6 10 18 24 36 38 41]) = true;

%# hough transform, detect peaks, then get lines segments
[H T R] = hough(BW);
P  = houghpeaks(H, 4);
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'MinLength',2);

%# show accumulator matrix and peaks
imshow(H./max(H(:)), [], 'XData',T, 'YData',R), hold on
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);
xlabel('\theta'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal
colormap(hot), colorbar

%# overlay detected lines over image
figure, imshow(BW), hold on
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off

Каждый пиксель (x, y) соответствует набору линий (rho, theta), которые проходят через него.

1. Постройте накопительную матрицу, проиндексированную (rho theta).
2. Для каждой включенной точки (x, y) сгенерируйте все квантованные (rho, theta) значения, соответствующие (x, y), и увеличьте соответствующую точку в аккумуляторе.
3. Нахождение самых сильных линий соответствует нахождению пиков в аккумуляторе.

На практике важна правильная описка полярных параметров. Слишком мелко и недостаточно точек будут перекрываться. Слишком грубо, и каждый бин может соответствовать нескольким строкам.

в псевдокоде с привилегиями:

accum = zeros(360,100);
[y,x] = find(binaryImage);
y = y - size(binaryImage,1)/2;  % use locations offset from the center of the image
x = x - size(binaryImage,2)/2;
npts = length(x);
for i = 1:npts
    for theta = 1:360  % all possible orientations
        rho = %% use trigonometry to find minimum distance between origin and theta oriented line passing through x,y here
        q_rho = %% quantize rho so that it fits neatly into the accumulator %% 
        accum(theta,rho) = accum(theta,rho) + 1;
    end
end