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这个霍夫变换是高度优化的。 它使用中点圆算法在投票空间中快速且无间隙地绘制圆。 如果已知圆形位置的粗略估计，它还包括仅搜索图像的一部分以提高速度的选项。

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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。

摘 要: 计算机视觉目前已经得到广泛的应用, 通过图像检测圆在工程应用中具有重要的意义. 为了在实时系统中自动检测图像中的圆并且精确得到圆心和半径, 提出了一种改进的Hough变换检测圆的方法. 先对图像边界进行过滤, 得到连续边界, 然后对每条连续边界进行排序并等分, 选择三点进行圆心和半径计算, 将传统 Hough 变换检测圆的三维参数降到一维参数来统计, 在降低了计算时间和内存资源占用的同时, 提高了检测圆的准确性. 实验表明, 该方法能够满足实际检测的需要. 同时, 在检测时间上, 可以满足实时性的要求.

查找RGB或灰度图像中任何半径的圆。 返回中心和半径的列表。 用法示例： [r, c, rad] = circlefinder(im); 查找具有默认设置的圆圈。 [r , c , rad] = circlefinder(im, [], [], 0.4); 查找具有默认半径最小值和最大值以及阈值设置为 0.4 的圆 在大多数情况下使用简单，效果良好。

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