基于matlab的直线检测程序/霍夫变换/边缘检测/houghlines

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

水平矫正图片角度，采用傅立叶变换，频谱图，相谱图，霍夫检测直线，计算角度，矫正角度

关于霍夫变换的介绍，含MATLAB程序Hough(霍夫）变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q，利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点——线对偶性，通过把原始图像中给定形状的直线或曲线变换成参数空间的一个点，即原始图像中给定形状的直线或曲线上的所有点都集中到参数空间的直线相交的某个点上而形成的峰值（点数目累积的值）。这样，就把原始图像中给定形状的直线或曲线的检测问题，变成了寻找变换空间中的峰点的问题，也即把检测整体特性（给定直线的点集）变成检测局部特性的问题。

霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

利用hough变换，对直线进行检测，源代码.cpp

利用基尔霍夫（KA）驻留相位近似求解粗糙面散射系数

Hough变换原理与图像处理技术，比较全面，可以参考。

在图片处理中，霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状，包括直线、圆、椭圆等。 在skimage中，霍夫变换是放在tranform模块内，本篇主要讲解霍夫线变换。 对于平面中的一条直线，在笛卡尔坐标系中，可用y=mx+b来表示，其中m为斜率，b为截距。但是如果直线是一条垂直线，则m为无穷大，所有通常我们在另一坐标系中表示直线，即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta)。即可用（r,theta）来表示一条直线。其中r为该直线到原点的距离，theta为该直线的垂线与x轴的夹角。如下图所示。 对于一个给定的点（x0,y0), 我们在极坐标下绘出所有通过它的直线（r,theta)

电子课件(基尔霍夫定律).ppt