利用椭圆的几何特征，将5维空间参数转换为2维空间，然后利用霍夫变换检测直线的方法确定椭圆参数。是知网论文“一种新的基于霍夫变换的椭圆轮廓检测方法”的实现代码。

库达霍夫 该项目的目的是通过使用带有C++的CUDA环境来实现 Hough-Transform 的 GPU加速版本。 为了处理图像的加载/存储和显示，使用了CImg库。 目前，用于检测直线的版本被实现为顺序和并行版本。 不保证两个版本的结果相同 转换采用 HoughParameterSet 类型的参数。 该对象包含 Theta 的维度 (minTheta, maxTheta)、R 的维度 (minR, maxR) 以及处理这些维度的精度（stepsPerRadian、stepsPerPixel）。 这些变量使用根据图像尺寸计算的合理值进行初始化，但您可能希望修改步长。 技术细节 GPU 上的图像以行优先格式表示为平面 (1D) 数组。 在整个并行版本中，使用了模板。 这在 C++ 中会变得非常混乱，所以这里是我们的模板类型名称命名约定： paramT - 霍夫变换参数的类型。 通常浮点

学习参考

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Hough变换提取图像中的直线，VC6.0的开发环境

对飞机跑道进行直线检测，并将断裂线段连接起来，是数字图像处理第三版图10.34，代码与ppt，matlap实现

使用MATLAB进行流星检测 使用图像处理工具箱和霍夫变换通过MATLAB进行流星探测 项目目的- 在这个项目中，我尝试通过应用霍夫变换原理和其他可用的系统功能，使用各种描绘可能流星的夜空图像来检测流星。 涉及的步骤- 将RGB图像转换为等效的灰度图像。 然后将灰度图像转换为二进制图像，其中1代表所有白色值，0代表所有黑色值。 然后，通过可用的平滑技术对图像进行进一步处理，并对其进行过滤以去除噪声。 使用MATLAB中可用的霍夫函数，即（霍夫）实现标准霍夫变换（SHT）。 霍夫变换旨在使用线的参数表示来检测线： rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) 其中变量rho是沿垂直于直线的矢量从原点到直线的距离。 theta是x轴与该向量之间的角度。 霍夫函数生成参数空间矩阵，其行和列分别对应于这些rho和t

霍夫变换 matlab代码

实用讲义 问题陈述 编写一个简单的霍夫特征检测器，可以检测输入图像中任意大小的圆。 该程序必须支持以下功能： 简单的边缘过滤器 灰度图像将需要通过简单的边缘过滤器（请参阅注释）进行处理，然后进行阈值确定，以确定仅包含背景和边缘像素的二进制图像 突出显示提取的特征 检测到特征后，必须在图像上绘制与该特征对应的圆圈以显示结果。 该图像可以保存然后查看。 多种功能 确定累加器最大值的过程需要搜索多个局部最大值； 这些中的每一个都将是一个新功能（圆圈）。 提供一些带圆圈的示例测试图像 我的解决方案 该解决方案是使用一些 Qt 和 cmake 用 C++ 编写的。 Qt 提供了加载和保存图像的便利，而 cmake 则用于生成构建文件。 该解决方案的工作原理如下： 加载源图像 运行Sobel边缘检测 每个半径为 1..n 的霍夫变换，其中 n 是可能的最大半径 找到霍夫空间图像中的亮点，并将其标

数字图像处理作业六用霍夫变换检测出图中最长的直线作者