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，

 采用霍夫变换法对雷达目标进行起始，解决了机动目标的非线性强的问题，得到精确的航迹起始初值信息，并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入，实现对机动目标的跟踪。较其它的算法，霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真，证明了其有效性。

边缘检测 Prewitt Roberts Log Canny Sobel 直线霍夫变换四边形区域生长阈值分水岭

主要介绍了详解利用python+opencv识别图片中的圆形（霍夫变换），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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。

用霍夫变换进行直线、圆和椭圆的检测。 matlab代码

通过使用Opencv来实现图像霍夫变换功能

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

为解决定位虹膜内外边缘时因轮廓信息不足会出现的定位不准确或者失败问题，提出一种采用霍夫变换与最小二乘法相结合的定位算法。首先使用形态学开操作减少图像中孤立的小点，并利用自适应阈值算法二值化图像；然后使用形态学闭操作补充小缝隙平滑图像边缘，再利用Canny算法提取图像边缘信息；最后根据内边缘与外边缘的差异性分别使用霍夫变换和最小二乘法定位虹膜内外边缘。经实验对比分析，该方法与传统算法相比，能更快速、准确地定位虹膜。