霍夫变换通过点线对偶原理,将图像空间的曲线转换为参数空间的点,进而将曲线的检测转换为寻找参数空间的峰值问题。适用于检测直线、椭圆、圆弧等几何形状。本PPT详细介绍霍夫变换原理,并附带MATLAB源代码。
霍夫变换检测直线
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Hough变换直线检测MATLAB代码
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工业零件尺寸测量: 精确测量圆形零件的直径、圆度等参数。
医学影像分析: 自动识别和定位医学图像中的肿瘤、细胞等圆形结构。
交通标志识别: 快速准确地识别道路上的圆形交通标志,例如限速标志、禁止通行标志等。
霍夫变换找圆算法的基本原理是将图像空间中的边缘点映射到参数空间中,通过统计参数空间中累积的点数来确定圆形的参数。该算法具有较强的鲁棒性和抗噪性,能够有效地检测出图像中不同大小和位置的圆形目标。
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Hough 变换的直线检测用起来还蛮顺手的,尤其是你刚开始接触 MATLAB 图像的时候,这套流程挺能帮上忙的。hough()搞定霍夫矩阵,houghpeaks()帮你找峰值,houghlines()再一步到位把直线信息提出来,配合上合理的参数设置,整个流程还挺清晰的。
二值图像的算是这类任务的第一步,像ThetaResolution和RhoResolution这两个参数其实就是控制霍夫空间的“分辨率”,大致理解成是精度设置就好。调得越细,识别越准,但代价就是计算会慢点。
如果你是第一次上手,推荐直接跑跑这些例子:Hough 变换详解和检测代码示例,代码写得还挺清楚的,调参数也方便。要是想扩展
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