对图像“wheel”作霍夫圆检测检测车轮（可按照霍夫圆的快速检测算法），要求输出canny边缘检测的二值化图、霍夫圆快速检测得到的参数空间图（类似黑白亮度表示投票数量的图），最后输出车轮的检测图（原图上画有车轮的圆，比如用红色），共3张图。

里面有测试图一张，运行LEDdianzhenjiance.m就能出结果，如果换了图，只需修改几个参数。 里面有测试图一张，运行LEDdianzhenjiance.m就能出结果，如果换了图，只需修改几个参数。

基于Hough的圆形检测，在opencv下，可以检测出图片中的圆形区域

Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真

研究论文-一种改进的Hough圆检测算法

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Python语言用OpenCV实现Hough圆变换对图像圆形计数。包括图片，解压即可运行。

Hough变换是一种提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状边缘的有效方法，目前已经在军事和民用领域将会得到广泛的应用，如：图像处理、信号检测、雷达目标跟踪、被动跟踪、多传感器多目标跟踪等。但是，Hough变换大多数算法的计算量大，需要很大的存储空间，而且都是假设图像在计算机中能用完美的模型来描绘。然而，由于噪声、数字化误差等因素影响，真实的图形在计算机中经常会失真

Matlab的hough圆检测-soble_hough.m 先用sobel算子对图像进行预处理，提取边缘。对于不连续的圆，在利用hough算法检测圆心坐标和半径，再将圆进行重画，得到完整的圆并显示。 4.jpg 待处理图片     sobel边缘提取后： sobel.jpg 圆没有完全闭合。 hough检测并重画圆： sobel_hough.jpg

图像处理中，已知一系列圆上的点，计算圆心和半径。 具体算法描述可以参考文献以下文献。 岳健《一种改进的Hough圆检测算法》应用科技 2006年 本类完全按照以上文献描述的算法编写。