今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++实现霍夫圆/直线检测，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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。

针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模板（DOT）特征和随机森林算法训练行人的全局分类器，第一层检测在低尺度空间中进行，找到行人的候选区域；然后，在高尺度空间提取图像块集合，基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型；最后，基于上层的候选区域，在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明，该方法有更低的时间复杂度，并提升了行人检测的准确率，全局信息和局部信息的层次融合，能有效解决快速、准确的行人检测问题。

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

对于电路课程中戴维宁，基尔霍夫叠加定律的Multisim仿真，可以验证定律的正确性，在之前的课程设计中使用的

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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

通信技术基础理论 ：电路变量和基尔霍夫定律.ppt