该课题为基于Matlab霍夫曼变换的表盘读数识别。识别的意义在于我们可以假设，在一些危险的场景我们人员无法靠近，那么可以在仪表旁边安装一台摄像机，这个摄像机可以实时的监测仪表，当仪表上面的数值到达某一个数值的时候进行预警，或者进行某一个操作。该设计利用霍夫曼变换的方法去提取时限计算夹角，然后根据角度和仪表量程的关系从而计算出实际的读数。该设计具备有人机交互界面，更适合于具备有一定编程基础的人员学习。

基于C#的运用霍夫(Hough)变换对图像中的直线进行检测的算法

代码及仿真图

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

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由于找了很久都没找到用labview实现hough变换检测直线的程序，labview vision模块自带的hough变换使用起来太麻烦又不能满足要求，无奈自己手写了一个。 程序总体来说就是： 首先遍历二值化图像每一个值为255的点：     对于每个点，对应到参数p—theta平面是一条曲线，且theta范围为-90~90度，那么就依次遍历整条曲线（由于参数空间H是一个行为r，列为theta（也就是r行、18 0列）的数组，所以每条曲线只需遍历180个位置即可）：         依据r = xcos(theta)+ysin(theta)计算出位置（r，theta），将（r，theta）位置的数值+1。

任务说明：编写一个钱币定位系统，其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘，同时，还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 代码实现 Canny边缘检测： # Author: Ji Qiu （BUPT） # filename: my_canny.py import cv2 import numpy as np class Canny: def __init__(self, Guassian_kernal_size, img, HT_high_threshold, HT_low_threshold): ''' :param Guassian_kernal_size: 高斯滤

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三种主流的线检测器：lsd线，ed线和hough线 段线检测器（LSD） 边缘绘图线检测器（edlines） 霍夫线检测器（标准和概率） 所有原始依赖项均已删除。 代码可以独立运行： 在包围盒中分别在垂直和水平方向具有刻度的线段检测器 边界框中分别在垂直和水平方向具有比例的边缘绘图线检测器 Hough线检测器（标准和概率），分别在边界框中具有垂直和水平方向的刻度 ED线 EDLines边界框内带有刻度的简单界面 @param src image,single channel. @param w width of image. @param h height of image. @param scaleX downscale factor in X-axis. @param scaleY

这个课题为基于MATLAB的答题卡识别，采用hough变换原理，定位答题卡的ABCD字符，然后识别。得到结果和excel标准分数进行对比，可以得出得分，判断及格与否，也可以查询某个考生号进行分数查询。带界面GUI框架。需要您具备一定基础。