虹膜定位基于hough变换的实现

% %%
% clcclear all 
% I = imread（‘2.jpg‘）; 
% [mnl] = size（I）; 
% if l>1 
%  I = rgb2gray（I）; %将图像转换为灰度图像
% end
% thresh = 32;
% I1=I>=thresh;
% I=I1;
% BW = edge（I‘sobel‘） %BW求得是边缘图像，他的thresh可以设定，未设定时则是自带的thresh
% %为什么当设定一个值得时候这个时候特别慢？？？？？？？？？？？
% step_r = 1; 
% step_angle = 0.1; 
% r_min = 10; 
% r_max = 60; 
% 
% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
% % 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（abr）表示圆心在（ab）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 
% [mn] = size（BW） ;
% size_r = round（（r_max-r_min）/step_r）+1; 
% size_angle = round（2*pi/step_angle）; 
% 
% hough_space = zeros（mnsize_r）; 
% 
% [rowscols] = find（BW）; %返回非零元素所在的位置
% ecount = size（rows）; 
% 
% % Hough变换 
% % 将图像空间（xy）对应到参数空间（abr） 
% % a = x-r*cos（angle） 
% % b = y-r*sin（angle） 
% for i=1:ecount 
%  for r=1:size_r 
%  for k=1:size_angle 
%  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（abr） = hough_space（abr）+1; 
%  end 
%  end 
%  end 
% end 
% %%%%%%%实现了霍夫圆的投票！
% 
% 
% 
% 
% 
% % 搜索超过阈值的聚集点 
% max_para = max（max（max（hough_space）））;%这个值是63
% %index = find（hough_space>=thresh）%max_para*thresh ）; 返回的是符合要求的位置
% index = find（hough_space==max_para）
% length = size（index）;
% hough_circle = false（mn）; %生成逻辑非的矩阵
% for i=1:ecount 
%  for k=1:length 
%  par3 = floor（index（k）/（m*n））+1; %index（k）/m*n的整数部分
%  par2 = floor（（index（k）-（par3-1）*（m*n））/m）+1; %第一位小树
%  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 %超过阈值的部分如果符合最大最小半径要求，则
%  end 
%  end 
% end 
% 
% [centerx centery]=find（hough_circle）;
% 
% % 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‘par1par2par3）; 
%  para（:k） = [par1par2par3]; 
% end 
% subplot（221）imshow（I）title（‘原图‘） 
% subplot（222）imshow（BW）title（‘边缘‘） 
% subplot（223）imshow（hough_circle）title（‘检测结果‘） 
% 
% 
% %%%%缺少画图部分，然后将程序转化为opencv去实现
% %程序其实很直白，简答易懂，但是计算复杂度太高
% %画圆部分
% x0=13;
%  y0=20;
%  r=5;
%  theta=0:pi/50:2*pi;
%  x=x0+r*cos（theta）;
%  y=y0+r*sin（theta）;
%  plot（xy‘-‘x0y0‘.‘）;
%  axis square; 
%  
%  
% hFigure = figure（‘Visible‘ ‘on‘ ‘Position‘ [0 0 700 700]）;
% %set（gca‘ydir‘‘reverse‘‘xaxislocation‘‘top‘）;
% %movegui（hFigure ‘southwest‘）;
% 
% hAxes = axes（‘Visible‘ ‘on‘ ‘Position‘ [0.1 0.01 0.7 0.7] ‘Drawmode‘ ‘fast‘）;
% % 
%  imshow 2.jpg
%  % 
%  axis on
% % 
%