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.

利用hough变换检测直线。 function hough (x) [m,n]=size(x); %求图像大小 bw=edge (x,'sobel');/ md=round(sqrt(m^2+n^2)); %取整确定网格的最大区域 ma=180; ruthta=zeros(md,ma); ruthx=cell(1,1); %原胞数组，可以动态改变大小

霍夫变换检测直线,使用MATLAB实现直线的检测

完整的算法步骤% 1. 读取图像% 2. 转换为灰度% 3. 检测边缘% 4. 定义累加器矩阵% 5. 使用半径值通过圆方程找到圆心% 6. 在累加器矩阵中赋值% 7. 寻找峰值（圆心） % 8. 在原始彩色图像上绘制圆圈

hough变换检测圆的matlab实现方法，里面包含了所用的代码和相应的检测图片

matlab 编的hough变换检测直线，里面有源程序，相应的图像及结果，还有一个报告，值得初学者参考，谢谢

用OpenCV和VS 数字图像处理，实现图像增强（包括线性增强，邻域平均，中值滤波等），图像变换（平移，镜像等），二值，灰度图像腐蚀膨胀，开闭等，霍夫变换检测直线，大津阈值分割等，连通域个数及面积求取等

用matlab实现的直线检测程序 代码很简单

hough变换检测直线matlab代码楼梯检测 这是一个图像处理项目，旨在识别图像中是否存在楼梯。 捕获了实时图像的数据集，其中包括一些基本障碍物，例如楼梯，纸箱等。以2秒的间隔拍摄图像以测试检测过程的效率。 用法 文件“ DetectStaircase.m”是要执行的主文件。 但是，首先运行功能文件：“ bfltGray”，“ bfilter2”和“ DistBetween2Segment”，然后运行主文件。 （确保印章和文件位于同一路径中） 以下是使用的过滤技术和简要说明 灰度：首先将RGB图像转换为灰度（黑白），以帮助更好地进行对象检测。 锐化：然后将灰度图像锐化，以使边缘显得更加突出。 还进行了改进以改善图像的照明条件。 归一化：归一化基本上是在应用双边滤波器之前完成的，这样滤波器可以更有效地工作。 双边过滤器：使用高斯核对图像进行双边过滤。 它用于使图像平滑，可以应用多次，直到找到所需的输出为止。 使用的窗口的尺寸为[3,3]，sigma的值为[3,3]。 Sigma是过滤器的参数，而窗口大小则决定要过滤的部分，并基于高斯分布。 Canny Edge Detection：边缘

一个变换检测常用的数据集,PCD数据集，方便下载，