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。

2.基尔霍夫定律及叠加原理验证[实验报告答案解析]435x.docx

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，

 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。

在极坐标中，圆的表示方式为： x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径，θ为旋转度数，值范围为0-359 如果给定圆心点和半径，则其它点是否在圆上，我们就能检测出来了。在图像中，我们将每个非0像素点作为圆心点，以一定的半径进行检测，如果有一个点在圆上，我们就对这个圆心累加一次。如果检测到一个圆，那么这个圆心点就累加到最大，成为峰值。因此，在检测结果中，一个峰值点，就对应一个圆心点。 霍夫圆检测的函数： skimage.transform.hough_circle(image, radius) radius是一个数组，表示半径的集合，如[3，4，5，6] 返回一

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