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

matlab建立汽车模型代码BHF - 提升霍夫森林 介绍： Boosted Hough Forest (BHF) 是一个使用 Hough Forests 进行目标检测和姿态估计的框架。 这是一个存储库，其中包含在我们的 BMVC 2015 论文中描述的 BHF 模型的实现。 我们提供了使用存储库中包含的 重现实验所需的代码和数据。 引用 如果您使用这些数据和软件，请在任何出版物中引用以下参考资料： @inproceedings{Redondo-Cabrera2015, Title = {Because better detections are still possible: Multi-aspect Object Detection with Boosted Hough Forest}, Author = {Redondo-Cabrera, C. and Lopez-Sastre, R.~J.}, Booktitle = {BMVC}, Year = {2015} } @inproceedings{Schulter13, Title = {Alternating Regressio

地震偏移成像克希霍夫偏移/Kirchoff migration脉冲响应

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法，该方法使Android平台的应用更加广泛，能够更好地实现各种复杂图像的处理。

主要介绍了Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

坎尼边缘检测，霍夫变换与反变换、全局阈值分割、Otsu方法、分块可变阈值分割的matlab代码。包括测试图像与结果图。复现数字图像处理教材例子。

通过霍夫投票算法获得旋转平移矩阵

使用霍夫变换检测直线的matlab程序，可以求出直线的方程

国内系统介绍弹性杆的书就刘延柱老师的《弹性细杆的非线性力学》，这方面国外的资料其实蛮多的，像《Statics of Rods》、《Dynamics of Rods》还是很值得一读的，