基于matlab的直线检测程序/霍夫变换/边缘检测/houghlines

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-。

Hough变换原理与图像处理技术，比较全面，可以参考。

霍夫变换车道线检测-matlab 输入图像即可灰度化处理后等一系列处理后标出车道线

为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。

【老生谈算法】基于matlab的霍夫变换算法原理及源码.doc

霍夫变换时图像识别的一种有效方法，对于一些直线物体，同样可以利用霍夫变换检测出它的图像。

基于python的广义霍夫变换代码，本代码对每个点进行了投票，若想加快速度可以先提取sift特征再对sift特征点进行投票

椭圆霍夫变换对弱弹道目标的检测前跟踪