基于改进Hough变换的车道线检测技术 详细描述 了 基于改进的Hough车道检测技术

WVD算法的性能，它能够同时描绘出信号在不同时间不同频率的能量密度和强度，而且准确度比较高，并且对线性调频信号具有最理想的时频聚焦性。HT则可以将被检测图像中的参数曲线在参数空间中凝聚起来形成与相应曲线对应的参数峰点。将二者结合起来能够取得很好的效果。 由于LFM信号的WVD中自主项的能量集中分布在一条直线上，且始终为正，所以，此能量分布直线经HT后能影射成一个尖锐的峰点；而WVD中的交叉项的能量幅度呈正负交替变化，所以经HT后不会形成峰点。 此外，对于高斯白噪声背景，噪声的WVD分布是分散的，因此不会形成峰点。所以，WVD-HT对白噪声背景和混响干扰情况也有很好的效果。

主要介绍了python hough变换检测直线的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

很好的matlab程序，简单使用，自己做项目的时候用的，供同行参考参考！

hough变换提取直线(Matlab实现)

为了快速提取农田作物行中心线,设计了"2G-R-B灰度变换—Otsu自动阈值图像二值化—形态学图像处理—左右边缘中间线检测算法"4步图像预处理方法,得到代表作物行中心的特征点;扫描特征点图像,将特征点横坐标存放于二维数组中,通过聚类方法,得到代表作物行的已知点;根据基于已知点的随机直线检测算法,检测出作物行.实验结果表明,利用该算法不仅可以克服光照影响而且可以提取不同作物的作物行.处理一幅640×480的彩色图像平均耗时196ms,正确识别率达95%,能够满足农业机器人田间作业的实际需求.与霍夫变换(HT)、随机霍夫变换(RHT)相比,该算法显示了计算时间和存储空间上的优越性.

这是一个优化后的基于Hough变换的圆形物体的检测源代码，实现语言是MATLAB。它使用弦中点的圆检测算法，支持只搜索部分图像面积，以加快速度。

简单的hough变换圆检测程序，提供了一个基本的框架，读者可以根据自己的需要进行一定的调整，阈值也可以根据自己的需要进行修改，里面还赋了一份说明文档，包括算法流程图，应该能很好的帮助读者理解。

python自定义编写调用函数实现hough变换和canny算子的实用操作源码以及各个文件汇总

hough代码，下载后直接使用，参数需要进行设置，调用时cross_num的大小直接影响到找到直线的长短