【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

基于MATLAB编程，用霍夫变换进行圆检测，然后识别半径，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介： 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分： MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域，MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域，特点： 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图：不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时，运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6

Python用OPENCV进行圆检测的示例，包含完整代码和示例图像，OPENCV需要先安装好，不会的可以看我的文章

用于解决最大内切圆问题的示例应用程序和函数。 与我的其他提交“使用距离变换的最大内切圆”（位于http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30805-maximum-inscribed-circle-using-distance-transform ）不同，该算法是亚像素精确的。 它仅对多边形起作用，而对像点不起作用。 因此，如果多边形以子像素给出，则结果将是准确的。 我使用 O(n log(n)) 算法如下： - 构建多边形的 Voronoi 图。 - 对于多边形内的 Voronoi 节点： - 在 P 中找到到边距离最大的节点。这个节点是最大内切圆的中心。 有关问题本身的更多详细信息，请查看我之前提交的上述内容。 为了加快速度，用Bruno Lunog的更快实现“2D多边形内部检测”替换“inpolygon”功能： http:

matlab圆检测代码Line-Circle-Square (LCS)：一种用于基于边缘检测的多层几何滤波器 介绍 Line-Circle-Square (LCS) 过滤器对每个定义的专家（Line、Circle 和 Square 专家）应用检测、跟踪和学习，以获得更多信息来判断场景，而不会过度计算。 每位专家之间的交互式学习提要产生了最小的错误，可以在没有映射的情况下对抗拥挤场景中压倒性的地标标志。 我们的专家基本上依赖于信任因素与几何定义的协方差来忽略、出现和比较检测到的地标。 与文献中的其他相关滤波器相比，所提出的 LCS 滤波器（和 LC 滤波器）具有以下独特优势：（1）减少了计算需求； (2)具有最小化检测时过度自信问题的能力； (3) 检测外界异常行为的实时过程，例如部分检测朝向摄像头/移动车辆的进入物体； (4) 几何计算的初级检测，它创建不同级别的信息，即用于映射和定位的低（边缘）到高（层）； (5) 多层性质使其适用于具有并行执行潜力的实时处理。 用法 要使用代码， main_offline.m从 MATLAB 命令行运行脚本main_offline.m 。 这将在离

简单的hough变换圆检测程序，提供了一个基本的框架，读者可以根据自己的需要进行一定的调整，阈值也可以根据自己的需要进行修改，里面还赋了一份说明文档，包括算法流程图，应该能很好的帮助读者理解。

函数使用标准霍夫变换来检测二值图像中的圆。 根据圆的霍夫变换，图像空间中的每个像素对应于霍夫空间中的一个圆，反之亦然。 图像的左上角是坐标系的原点。 例子 ： [y0detect,x0detect,Accumulator] = houghcircle(Imbinary,r,thresh)

matlab霍夫圆检测代码 正文 上午开题答辩，被机电系的毕设主任批的昏头晃脑的，不过貌似说的都是大实话，让我的毕设有了阶段性的突破性认知，我现在是个什么状况呢？计算机老师不愿意管我的毕设，昨天去找他签字，说了句：“你快做完，暑假早点过来！”，听这个意思，就是，我不管你的毕设了，你快点做完速度过来。不过也没辙，工业大数据确实我们实验室没这个方向。机电系这边我挂个名义上的老师，结果人都不知道在哪儿，根本不存在指导的问题。so我现在是姥姥不疼，奶奶不爱。今天被胡老师点评一番反而让我坚定了一些想法，美哉！不过，还是先做完机器视觉的作业吧！ 正文 对产品中心的检测：设置好路径之后，包含关系是在main（相关代码见我以前的一篇文章）中调用hough_circle.m 示例如下： >> main ---------------圆统计---------------- 检测出1个圆 圆心 半径 1 （528，728） 509 Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67% > In images.internal.initSi