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私は、MATLABのthis paperに示されているような一般化ハフ変換を実装しようとしています。また、アルゴリズムを理解するためにthis documentを使ってみました。私はΦがR-Tableで使用する勾配角を計算する方法を考え出すことに固執しています。一般化されたハフRテーブル
私はこのmatlab implementationを実行しようとしましたが、輪郭関数は負のインデックスにアクセスしようとします。欠落している機能は以下のとおりです。
distance.m
function [ d ] = distance(x1, y1, x2, y2)
d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2);
end
barycenter.m
function [ xo, yo ] = barycenter(img)
% gravitational center coordinates of a shape
[rows, cols] = size(img);
x = ones(rows, 1)*(1:cols);
y = (1:rows)'*ones(1,cols);
area = sum(sum(img));
xo = sum(sum(double(img) .* x))/area;
yo = sum(sum(double(img) .* y))/area;
end
modelHough.m
function [H]=ModelHough(imgRGB)
% Generalized Hough Transform Modeling
% Image Binarization
imgBW = rgb2gray(imgRGB);
imgBI = imgBW < 255;
% Retrieving information about the contour: points and number (N)
N = contour(imgBI);
% Model initialization:
% row = beta value * 100
% column = number of the couple (alpha, distance)
% 3rd dimension: 1 = alpha, 2 = distance
H=zeros(round(100*2*pi),N,2);
% Compute of the barycenter coordinates
[ xo, yo ] = barycenter(imgBI);
% for each contour point
for i=1:N
% beta compute for ith contour point
b = beta(N, imgBI, i);
% research of the first column
k=1;
while H(b+1,k,2)~=0
k=k+1;
end
% compute of the alpha value
H(b+1, k, 1) = alpha(N, i, imgBI);
% compute of the distance value
H(b+1, k, 2) = distance(xo, yo, i, b);
end