OpenCV 利用Hough变换在灰度图像中找到圆形的物体源码

利用opencv2.0 和VC2005实现的hough直线检测和圆检测，使用直线检测时需要先二值化（binarry）再进行line检测 使用圆检测时需要先canny求边缘然后用circle检测直线

用vc编写的hough直线检测程序； 同时在hough.cpp包含圆检测程序。 内涵测试图像

hough检测圆，使用MATLAB，检测出圆形后显示

matlab_hough变换提取直线 matlab代码，可直接运行 matlab_hough变换提取直线 matlab代码，可直接运行

Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真。 　　 本文针对Hough变换计算量大的情况研究了一种新的基于Hough变换的圆检测的快速算法，即先检测出一个内、外半径已知的圆环，然后在整个图像范围内移动这个圆环，对移动后在圆环范围内的点的个数进行累加，累加得到的局部最大值提供了检测出的圆心坐标。这种方法实现了各类圆形、椭圆等非理想图形的快速检测，克服了Hough变换耗时巨大的缺陷。

为了能有效解决Hough 变换的计算量大的问题,文中提出了一种基于直线局部结构特征的Hough 变换改进的直 线检测算法。该算法根据Freeman 准则分析了直线上基元的特征信息,通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上 像素点的极角范围,减少每个点的计算次数,在保持精度的同时,提高直线检测的速度,在有噪声的情况下,该算法相对标 准Hough 变换算法可以提高到6 到7 倍。

Hough函数检测图像中的直线，具有快速性，准确性等

MATLAB仪表示数检测识别。识别刻度，仪表表盘示数等的识别。

应用Hough变换对倾斜表格图像纠偏 (a) 倾斜的表格图像 (b) 对(a)二值化 (c)Hough变换累加数组 (d)最长直线的角度纠正倾斜图像 p q o