Hough变换实现直线检测的Matlab示例

这是一个独立的.m文件，用于在MATLAB中实现Hough变换进行直线检测，方便用户直接插入调用。

在图像处理中，利用Matlab进行Hough变换直线检测是一项重要的技术。该方法通过hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；再通过houghpeaks()函数找到霍夫矩阵中的峰值点；最后利用houghlines()函数从二值图像中提取直线信息。这些步骤帮助理解如何在Matlab环境中实现直线检测。

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。

我编写了自己的Hough变换和峰值提取函数，因此无论是在matlab7还是2012版本，您都可以轻松运行，无需担心matlab没有预设的Hough函数。下载后即可直接使用，图片路径也无需更改，一切都在您的掌控中。

Matlab编程中的Hough变换。将二值边缘检测图像优化为Hough变换。

在图像处理中，使用Hough变换是检测直线的重要技术之一。通过调用hough()函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵；再利用houghpeaks()函数在霍夫矩阵中找到峰值点；最后，应用houghlines()函数提取原二值图像中的直线信息。

小波变换及其Matlab实现程序适合初学者学习。

广义S变换MATLAB程序 以下是广义S变换的MATLAB程序示例，可以直接运行： function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq) % signal: 输入信号 % time: 时间向量 % freq: 频率向量 % 计算广义S变换 S_transform = zeros(length(time), length(freq)); for i = 1:length(freq) % 定义变换核函数 kernel = exp(-2*pi*1i*freq(i)*time); % 计算S变换 S_transform(:, i) = signal .* kernel'; end end 带注释的MATLAB例子 % 示例信号：正弦波 t = 0:0.001:1; % 时间向量 f = 5; % 频率（Hz） signal = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号 % 频率范围设置 freq_range = 1:50; % 设置频率范围 % 计算广义S变换 S = generalized_S_transform(signal, t, freq_range); % 绘制S变换结果 imagesc(t, freq_range, abs(S)); xlabel('时间'); ylabel('频率'); title('广义S变换谱'); colorbar; 该示例生成一个正弦波信号并计算其广义S变换，随后以频谱图的形式展示结果。

描述了使用Matlab实现人头检测和Facenet演示的代码。该项目基于TensorFlow实现了人脸识别器，结合了最新的研究成果和技术更新。更新内容包括删除了旧版本非超薄机型的代码，将瓶颈层移到各个模型中，并修正了中心损失的规范化问题。此外，还添加了生成128维嵌入的预训练模型，并实现了持续集成。