【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：利用Hough(霍夫)变换检测图片中的圆，并进行分割，matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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。

题目：基于霍夫变换的形状检测算法研究与实现 要求： 霍夫变换在几何特征检测中有着特殊的性能，它将检测目标从目标空间转换到参数空间， 避免了目标空间检测时的目标分类、目标编码等复杂运算，使得被测参数的测量变得简 单易行。本课题要求深入研究霍夫变换的原理，分析应用霍夫变换直线等简单形状的原理， 并对其进行推广，用于检测圆、椭圆、或实际图像中的直线形状等目标。 ================================ 设计 ================================ 1、输入一张图片（bmp），显示其形状 2、检测是否是直线（或其他的图形）；如果是，就将其显示出来 ================================ 分析 ================================ 1、计算机视觉中经常需要识别或者定位某些几何图形，比如直线、圆等。 2、图像空间中的一条线对应Hough空间中的一个点。 3、本软件就是采用MyEclipse为开发环境，主要讲述了霍夫变换的基本原理和实现方法，实现基于霍夫变换的图像文件(bmp)文件格式下简单图形的识别，主要是对直线和圆的识别。

matlab霍夫变换函数代码地平线稳定 这是提交给Matlab文件交换的代码的副本： 该工具箱随附以下文章：Schwendeman，M.和J. Thomson（2015）。 舰载视频稳定和矫正的地平线跟踪方法。 大气海洋技术; 32（1）：164-176。 DOI：10.1175 / JTECH-D-14-00047.1 它包含以下功能： 使用霍夫变换（需要图像处理或计算机视觉工具箱）检测地平线。 计算精确的摄像机俯仰和从水平方向滚动。 稳定从不同角度拍摄的多张图像。 使用已知的相机高度将图像校正到平坦的海面。 如果已知相机方向的不确定性，则估计稳定或校正中的误差。 其中包括两个脚本和一组示例图像，旨在指导用户使用这些功能。 它是使用Matlab版本2014a编写的，并且需要计算机视觉系统工具箱或图像处理工具箱。 它受BSD许可证的保护。

自己写的超宽带雷达中霍夫变换寻找探地雷达回波双曲线位置的程序，可以运行，需要的同学可以看看，包括通过回波数据生成双曲线灰度图，对双曲线进行霍夫变换寻找峰值位置，通过二分法自动寻找峰值，和多回波霍夫变换

基于霍夫变换概率函数的直线检测方法，示例用于试卷区域检测

SPHERICALHOUGH 从 3D 图像中检测球形结构。 确定对象中心和半径并输出中心和球体的图像遮罩。 这种霍夫变换基于图像的梯度场。 该代码主要基于 Tao Peng 的 Circular Hough Transform（参见下面的信息）。 用法： [center_img,sphere_img,sphcen2,sphrad]=SPHERICALHOUGH( img,radrange,grdthres,fltrLM_R,multirad,obj_cint) 例子： 运行 Example.m 以查看 SphericalHough 在大鼠肾脏 3D MRI 数据上的演示。 它演示了肾小球的检测，肾小球在 31x31x31 um^3 分辨率下大致呈球形。 预期半径介于 2 到 7 个像素之间。 示例数据来自以下文章：MRH of age-related nephropathy, Tox P

基于图像梯度场的线检测霍夫变换。 1. 操作灰度图像，而不是黑白位图。 2. 霍夫变换的实现不涉及循环，运算速度快。 3. 能够检测线段的两端。

霍夫变换分割图像matlab代码 数字图像处理 综合作业4 任务1 算法思路 用户选择原图像和模板图像→读取原图像和模板图像→交互式前背景分割，得到mask→根据模板类型选择对应的滤镜，对原图进行风格变换→对风格变换后的图像结合模板图像进行形状变换→利用mask，结合模板图像与形状变换图像，得到最后的结果图 其中，前背景分割使用的是上一次综合作业的相关代码，提取超像素后使用懒人抠图。 共有6种滤镜可供选择：1对应油画风格，2对应墙体风格，3对应毛玻璃风格，4对应黑白风格，5对应素描风格，6对应怀旧风格，这些代码基本都来自网络。 形状变换使用的是matlab自带的fitgeotrans和imwarp函数，这部分参考了老师提供的相关代码。 运行方法 用户在main.m文件最上方输入原图像和模板图像的编号，代码注释中有详细说明→运行main.m文件→交互式标注前背景→点击照片的四个顶点，进行形状变换→得到最后结果 其中前背景标注后可能会需要几十秒的处理时间，请耐心等待。 实验结果 标注前背景： 标记图片角点： 最终结果： 其他结果： 任务2 算法思路 读取源图片与源视频→对视频中的每一帧，若

概述： -------- 通过检查所有可能的长轴（所有点对）并使用霍夫变换获取短轴来拟合椭圆。 算法复杂度取决于有效非零点的数量，因此如果有任何先验，则在“params”输入参数中提供尽可能多的限制是有益的有关问题的知识。 由于（可选）随机化和完整代码矢量化，代码相当快。 但是，由于该算法需要计算成对点距离，因此可能会占用大量内存。 如果出现内存不足错误，请对输入图像进行下采样或以某种方式减少其中非零点的数量。 它可以处理大量的噪音，但可能会出现严重的遮挡问题（长轴端点需要可见） 输入参数： -------- 图片- 单通道输入图像（灰度或二进制）。 参数- 算法参数： * minMajorAxis：接受的主轴的最小长度。 * maxMajorAxis：接受的主轴的最大长度。 旋转，旋转跨度：对主轴角度限制的规范（以度为单位）。 如果 rotationSpan 在 (0,90) 中，