对飞机跑道进行直线检测，并将断裂线段连接起来，是数字图像处理第三版图10.34，代码与ppt，matlap实现

使用MATLAB进行流星检测 使用图像处理工具箱和霍夫变换通过MATLAB进行流星探测 项目目的- 在这个项目中，我尝试通过应用霍夫变换原理和其他可用的系统功能，使用各种描绘可能流星的夜空图像来检测流星。 涉及的步骤- 将RGB图像转换为等效的灰度图像。 然后将灰度图像转换为二进制图像，其中1代表所有白色值，0代表所有黑色值。 然后，通过可用的平滑技术对图像进行进一步处理，并对其进行过滤以去除噪声。 使用MATLAB中可用的霍夫函数，即（霍夫）实现标准霍夫变换（SHT）。 霍夫变换旨在使用线的参数表示来检测线： rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) 其中变量rho是沿垂直于直线的矢量从原点到直线的距离。 theta是x轴与该向量之间的角度。 霍夫函数生成参数空间矩阵，其行和列分别对应于这些rho和t

霍夫变换 matlab代码

实用讲义 问题陈述 编写一个简单的霍夫特征检测器，可以检测输入图像中任意大小的圆。 该程序必须支持以下功能： 简单的边缘过滤器 灰度图像将需要通过简单的边缘过滤器（请参阅注释）进行处理，然后进行阈值确定，以确定仅包含背景和边缘像素的二进制图像 突出显示提取的特征 检测到特征后，必须在图像上绘制与该特征对应的圆圈以显示结果。 该图像可以保存然后查看。 多种功能 确定累加器最大值的过程需要搜索多个局部最大值； 这些中的每一个都将是一个新功能（圆圈）。 提供一些带圆圈的示例测试图像 我的解决方案 该解决方案是使用一些 Qt 和 cmake 用 C++ 编写的。 Qt 提供了加载和保存图像的便利，而 cmake 则用于生成构建文件。 该解决方案的工作原理如下： 加载源图像 运行Sobel边缘检测 每个半径为 1..n 的霍夫变换，其中 n 是可能的最大半径 找到霍夫空间图像中的亮点，并将其标

数字图像处理作业六用霍夫变换检测出图中最长的直线作者

利用计算机视觉库OpenCV和Android NDK编译技术在Android平台上实现道路识别的处理过程。首先简要介绍了开源计算机视觉库OpenCV及其移植到Android平台上的方法，该方法使Android平台的应用更加广泛，能够更好地实现各种复杂图像的处理。

主要介绍了Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

坎尼边缘检测，霍夫变换与反变换、全局阈值分割、Otsu方法、分块可变阈值分割的matlab代码。包括测试图像与结果图。复现数字图像处理教材例子。

使用霍夫变换检测直线的matlab程序，可以求出直线的方程

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