基于随机Hough变换的椭圆提取MATLAB源程序-ITADN社区

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本MATLAB源程序采用随机Hough变换算法高效地从图像中检测和提取椭圆形特征，适用于计算机视觉与模式识别领域。这是自己编的随机Hough变换提取椭圆的MATLAB源程序；适合初学者使用；需要自行调整几个参数。

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本文章介绍了一种利用Hough变换算法进行图像中椭圆检测的方法，并提供了详细的Python代码实现。适合计算机视觉领域初学者参考学习。霍夫变换提取椭圆的步骤如下：1、读取图片（假设图片大小已知），将图片进行二值化处理并提取边缘；2、设置一个五维参数空间，并将其初始值设为零；3、对每个边缘点执行霍夫变换，如果p和q在图像范围内，则继续操作；4、在参数空间中寻找超过阈值的区域，这些就是椭圆的参数；5、进一步精炼得到的椭圆参数。

基于Hough变换的椭圆检测（MATLAB）

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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。

基于随机Hough变换的圆形检测

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本研究提出了一种基于改进Hough变换算法的圆形检测方法，通过引入随机抽样技术提高计算效率和准确性。随机Hough变换的MATLAB实现代码解释得很清楚。

基于Hough变换的直线提取（Matlab实现）

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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。

改良Hough变换以检测椭圆.zip

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本项目旨在通过改进Hough变换算法，提出一种更高效、准确地识别图像中复杂形状（尤其是椭圆）的方法，为模式识别和机器视觉提供技术支持。该论文提出了一种新的基于霍夫变换的椭圆轮廓检测方法。通过利用椭圆的几何特征，将5维空间参数转换为2维空间，并使用霍夫变换来确定椭圆参数。这种方法在知网上的相关文献中有所描述。

基于霍夫变换的C++圆检测程序:Hough-Circle-Detector

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Hough-Circle-Detector是一款使用C++编写的软件工具，它利用了图像处理中的霍夫变换算法来精确地识别和定位图片或视频中的圆形物体。这款程序为需要进行自动化视觉检测、机器人导航等领域研究的用户提供了一个强大的解决方案。编写一个简单的霍夫特征检测器用于识别输入图像中的任意大小的圆圈。程序需具备以下功能：首先对灰度图应用简单边缘过滤处理，并进行阈值确定以生成只包含背景与边缘像素的二进制图像；随后，提取并显示所发现的特征——即在原图上绘制对应的圆形来表示检测结果，同时支持保存和查看该图像。此外，在寻找霍夫空间中的亮点时需执行多次局部最大值搜索操作，并将每个找到的最大值标记为新的功能点（圆圈）。最后，提供一些包含不同大小圆环的测试图片以供使用。我的解决方案是采用C++编程语言结合Qt框架与cmake工具来实现。其中，Qt负责图像加载和保存的操作简化，而cmake则用于构建文件生成工作流程如下：首先加载原始图像；接着运行Sobel边缘检测算法；然后针对半径从1到n（假设的最大圆的半径）执行霍夫变换操作，在此过程中识别并标记出霍夫空间中的亮点。

使用Hough变换在Matlab中检测图像中的椭圆代码

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本代码利用霍夫变换算法，在MATLAB环境中实现对图像中椭圆形物体的自动识别与定位。适用于科研、工程等领域中需要进行形状检测的应用场景。经过本人的修改后，该程序可以检测任何图中的椭圆，并且只需调整一个参数即可实现这一功能。具体的修改方法已在程序代码内详细说明。现在我上传了一个我已经运行过的版本，附带相应的示例图片以供参考。

基于Hough变换的圆形物体检测的MATLAB源代码

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本段MATLAB源代码实现了一种利用改进霍夫变换算法进行图像中圆形物体自动识别与定位的技术方法，适用于多种应用场景。在计算机视觉领域，物体检测是一项基础且重要的任务。本场景关注的是使用MATLAB实现的基于Hough变换的圆形物体检测算法。Hough变换是一种用于图像中直线、圆、椭圆等几何形状的有效方法，尤其适用于处理存在噪声的情况。这个过程的基本思想是通过创建一个参数空间（也称为Hough空间），将图像中的每个像素点映射到该空间的一个或多个位置上。对于圆形检测来说，参数空间通常由两个坐标定义：圆心的x坐标和y坐标以及圆的半径r。当图像中某个像素满足特定圆方程时，在Hough空间中会形成一条曲线，并且所有符合条件的位置会在峰值处聚集，表示一个潜在的圆心。实现该算法的核心函数可能是“houghcircle.m”。此代码段可能包括以下步骤： 1. **预处理**：通过应用高斯滤波器等手段去除图像中的噪声。 2. **边缘检测**：使用Canny、Sobel或Prewitt方法来确定图象中的边界信息。 3. **参数网格生成**：在Hough空间中定义一个适当的参数范围，涵盖可能的圆心坐标和半径值。 4. **执行Hough变换**：为每个边缘像素计算所有潜在的圆形，并将其对应的参数值累加到Hough空间内。 5. **峰值检测**：找到Hough矩阵中的局部最大点，这些点对应于实际存在的圆形位置与大小信息。 6. **后处理**：通过对比相邻峰值的距离和强度来移除重复或错误的结果，进一步确认圆的准确位置及尺寸。 7. **绘制结果**：在原始图像中标记出检测到的所有圆形。辅助代码如“loadFile.do.htm”和“loadFile.do_files”，可能用于加载并处理图像文件、显示处理后的效果或者保存识别出来的圆形信息。文中提到的弦中点圆检测算法，可能是为了减少计算量提高效率的一种策略，在每次迭代时仅考虑已知边界上的弦中点。总的来说，该MATLAB代码实现了基于Hough变换的高效圆形检测方法，并且适用于实际应用中的物体定位任务。这对于学习和理解计算机视觉领域内的形状识别技术来说是一个极好的资源。

基于Hough变换的圆检测方法

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本研究提出了一种改进的霍夫变换算法用于自动检测图像中的圆形对象，提高了复杂背景下的识别精度和速度。 Hough变换检测圆的MATLAB实现方法包括了使用的代码和相应的检测图片。

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基于随机Hough变换的椭圆提取MATLAB源程序

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