虹膜识别 源代码 matlab 霍夫变换 hough变换 2.7z

图像处理之霍夫变换（直线检测算法）.pdf

霍夫变换算法在圆心视觉定位中的应用研究.pdf

HOUGHCIRCLES 使用霍夫变换检测图像中的多个磁盘（硬币）。 图像包含分离、接触或重叠的圆盘，其中心可能在图像内或外。 句法houghcircles(im, minR, maxR); houghcircles(im, minR, maxR, thresh); houghcircles(im, minR, maxR, thresh, delta); 圆圈 = houghcircles(im, minR, maxR); 圆圈 = houghcircles(im, minR, maxR, thresh); 圆圈 = houghcircles(im, minR, maxR, thresh, delta); 输入： - im：输入图像- minR：以像素为单位的最小半径- maxR：以像素为单位的最大半径- thresh（可选）：检测到的边缘像素数与计算出的圆周长的 0.9 倍的最小比

在二值化之后，例如通过边缘检测器，霍夫变换可用于检测图像中的圆形形状。 通常，执行此操作的函数需要指定圆的半径。 函数 circle_hough 允许指定半径范围，因此不需要提前确切知道半径。 它可能比针对不同半径重复调用标准函数要快。 可以通过在 3D 累加器阵列中找到峰值来检测多个圆。 为此提供了一个函数 circle_houghpeaks。 这两个函数的演示包含在脚本 circle_houghdemo 中。 该 zip 文件包括在整数网格上高效且准确地实现圆逼近，无间隙。

为了克服传统Hough变换检测圆时耗时巨大的缺陷，给出了一种新的基于Hough变换检测圆的快速算法。新算法与传统的方法相比具有以下特点：计算量少，提高了检测的速度；保留了传统Hough变换识别率高、抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等所有优点；不需要任何特殊的限定条件。实验表明，新的快速算法可以快速进行目标识别，在实时目标识别系统中具有良好的表现。

通过边缘检测后，通过霍夫变换检测圆，最后得到圆心坐标，半径

本代码属于在VS2010环境下的霍夫变换，图片什么都有，可以直接运行

简单的Canny边缘检测程序，另外包含霍夫变换检测道路直线。

基于Hough霍夫变换的道路线条检测仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。