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基于MATLAB的Hough变换实现

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简介：
本项目通过MATLAB编程实现了经典的Hough变换算法，用于检测图像中的直线和圆，为机器视觉领域提供了一种有效的特征提取方法。 需要使用霍夫变换的读者请注意，可以参考相关资料进行学习和应用。

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  • 基于MATLAB的Hough变换实现
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    本项目通过MATLAB编程实现了经典的Hough变换算法，用于检测图像中的直线和圆，为机器视觉领域提供了一种有效的特征提取方法。 需要使用霍夫变换的读者请注意，可以参考相关资料进行学习和应用。
     
  • 基于MATLAB的Hough变换实现-HoughTransform代码
    优质
    本项目在MATLAB环境下实现了经典的Hough变换算法，用于检测图像中的直线特征。通过提供详细的代码和注释，帮助用户理解和应用Hough变换技术进行图像分析与处理。 霍夫变换在MATLAB上的从头开始实现示例代码可以帮助理解如何使用该算法，并通过输出图像查看其效果。希望这段描述能帮助你找到合适的Hough变换实现方法，以便观察并分析结果。
     
  • 基于Hough变换的车轮检测MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB编程环境，运用Hough变换算法对图像中的车轮进行有效识别与定位，适用于自动驾驶及交通监控等领域。 对图像“wheel”进行霍夫圆检测以识别车轮（可以使用霍夫圆的快速检测算法）。要求输出三张图：第一张是Canny边缘检测得到的二值化图，第二张是通过霍夫圆快速检测生成的参数空间图（该图为黑白亮度表示投票数量），第三张是在原图像上标记出车轮轮廓的图片（例如用红色绘制车轮边界）。
     
  • 基于Hough变换的直线提取（Matlab实现）
    优质
    本研究采用Hough变换算法在MATLAB环境中实现了图像中直线的有效检测和提取，为后续图像处理提供精确边界信息。 Hough变换提取直线的Matlab实现方法是一种常用的图像处理技术，用于在图片中检测直线特征。这种方法通过参数空间中的投票机制来确定哪些线段是最有可能存在于原始图像中的，并且能够有效地识别不同方向与长度的线条结构。具体到使用Matlab进行编程时，可以利用其内置函数或自定义算法实现Hough变换的过程，进而提高代码执行效率和检测精度。
     
  • 基于Hough变换的椭圆检测（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB软件环境下的Hough变换算法进行椭圆检测，通过优化参数提高检测精度与效率，适用于图像处理中复杂背景下的目标识别。 自己经手的一个代码项目非常充实且内容详细，非常适合初学者学习使用。
     
  • C语言中的Hough变换实现
    优质
    本文章介绍了如何在C语言中实现图像处理中的经典算法——霍夫变换（Hough Transform），包括其原理和具体代码实践。 Hough变换检测直线的C语言程序效果不错。
     
  • C语言中的Hough变换实现
    优质
    本文介绍了在C语言环境下实现图像处理中的经典算法——Hough变换的方法和技术细节。通过详细讲解代码示例和关键步骤，为读者提供了理解和应用该技术的基础。 Hough变换检测直线的C语言程序效果不错。
     
  • C语言中的Hough变换实现
    优质
    本文介绍了一种在C语言环境下实现Hough变换的方法。通过具体代码示例和算法解析，帮助读者理解如何利用C语言进行图像处理中直线检测的应用。 Hough变换的C语言实现方法探讨
     
  • 基于Hough变换与Canny算法定制编辑实现
    优质
    本项目通过结合Hough变换和Canny边缘检测算法，定制开发了一套图像处理解决方案，有效提升特征识别精度。 Python自定义编写调用函数实现Hough变换和Canny算子的实用操作源码及各个文件汇总。
     
  • LabVIEW中实现Hough变换的VI程序
    优质
    本简介介绍如何在LabVIEW环境中开发用于执行Hough变换的虚拟仪器（VI）程序。通过图形化编程界面，用户可以轻松创建、调试和优化适用于图像处理任务的算法。 由于长时间未能找到用LabVIEW实现霍夫变换检测直线的程序，并且发现LabVIEW Vision模块自带的霍夫变换功能使用起来较为复杂且无法满足需求，因此决定自己编写了一个程序。该程序的主要思路是：首先遍历二值化图像中每一个像素值为255的点；对于每个这样的点，在参数p-θ平面上对应一条曲线，并将θ范围设定在-90到90度之间。接下来，依次遍历这条曲线上所有的位置（由于参数空间H是一个行为r、列为θ（即r行180列）的数组，因此每条曲线只需检查180个位置）。对于每一个位置，根据公式 r = xcos(θ) + ysin(θ)，计算出对应的(r, θ)坐标，并将该坐标的数值加一。