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一个C源代码，该源代码利用Hough变换检测图像中的直线。

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简介：
一份采用Hough变换以识别图像中直线功能的C语言源代码，同时提供一份同样利用Hough变换进行图像直线检测的C语言源代码，并以[C].rar格式呈现。用户可以自行评估其质量，正如strongbox所提示的那样，该文件包含的是C代码。

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  • 关于使用Hough变换检测图像中直线的函数源代码[C].rar
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    该资源为一个C语言编写的函数库，用于实现基于Hough变换的图像直线检测算法。包含详细注释及示例代码，适用于计算机视觉和模式识别领域研究与应用。 一个利用Hough变换来检测图像中直线的函数的源代码（C语言）。文件名为：hough_transform_straight_line_detection_C_code.rar。该文件包含实现Hough变换算法以在给定图像中找到直线的C语言代码。
     
  • Hough变换直线检测-Matlab代码LineExtr：图像中的直线提取
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    LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具，专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。 霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念（Burns86），该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域，然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向，并利用霍夫变换确定其中心位置，这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用，他们在不同空中场景下的建筑物计数研究（ACMSIGSPATIALGIS, 2014）。 初始设置：要运行代码，请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱，并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。 用法： - 在命令行中编译C文件，这只需执行一次： `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```
     
  • 【图像检测】利用Hough变换进行视频车道线检测的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了基于Hough变换在MATLAB环境中实现视频车道线检测的详细代码与教程，适用于自动驾驶和智能交通系统研究。 基于Hough变换实现视频车道线检测的Matlab源码展示了如何利用计算机视觉技术来识别道路上的车道线。该方法通过处理视频帧中的图像数据，应用Hough变换算法找出直线特征，进而确定车辆行驶路径上的车道边界。此代码为研究和开发自动驾驶系统提供了有价值的工具和技术参考。
     
  • 【图像检测】利用LSD直线检测的MATLAB源代码.md
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    本Markdown文档提供了基于LSD（Line Segment Detector）算法进行直线检测的MATLAB源代码，适用于计算机视觉与图像处理领域的研究和应用开发。 【图像检测】基于LSD直线检测matlab源码 本段落档提供了使用LSD（Line Segment Detector）算法进行直线检测的Matlab代码示例。通过该方法可以高效地从复杂背景中提取出显著的线段特征，适用于多种计算机视觉任务如场景理解、物体识别等。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的霍夫曼直线检测代码（Hough）
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    本段代码实现基于MATLAB的霍夫变换直线检测算法，适用于图像处理领域中寻找图片内的直线特征。 想了解Hough霍夫曼直线检测效果的可以下来学习。
     
  • 基于MATLAB的霍夫变换图像直线检测代码
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    本代码利用MATLAB实现霍夫变换进行图像中直线检测，适用于图像处理与分析领域。通过参数空间转换准确识别图中的直线结构。 使用霍夫变换检测直线的MATLAB程序可以求出直线方程。
     
  • 利用霍夫变换进行直线检测的MATLAB代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB编程环境实现的代码，用于演示如何使用霍夫变换技术来检测图像中的直线特征。此方法广泛应用于计算机视觉领域，特别适合处理边缘检测后的数据以识别特定方向和长度的线段结构。 基于Hough变换的直线检测MATLAB代码，可以直接运行而无需额外配置。
     
  • 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。
     
  • 霍夫变换直线检测MATLAB代码-楼梯检测：图像处理
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的霍夫变换算法，用于识别和检测图像中的直线结构，特别适用于复杂背景下的楼梯边缘检测，在图像处理领域具有广泛的应用价值。 该图像处理项目的目标是识别图片中的楼梯结构。为此收集的数据集包含了多种障碍物的实时图像，如楼梯、纸箱等等，并每隔两秒拍摄一张照片以测试检测过程的有效性。 运行此项目的主文件为“DetectStaircase.m”。在执行之前，请先确保已将功能文件“bfltGray”，“bfilter2”和“DistBetween2Segment”加载到同一路径中。这些函数分别处理图像的预处理步骤，包括灰度转换、锐化以及双边滤波等操作。 具体而言： 1. 灰度：首先将RGB彩色图片转化为黑白（灰度）图，以提高目标物体检测的效果。 2. 锐化：接下来对生成的灰度图应用边缘增强技术使其轮廓更加分明。同时进行光照条件改善处理来优化图像质量。 3. 归一化和双边滤波器：在执行双边过滤前完成归一化的预处理步骤，这有助于提高过滤效果。该过程使用了大小为[3, 3]且sigma值也为[3, 3]的高斯核对图片进行平滑操作。 4. Canny边缘检测算法被用来识别图像中的显著边界信息，并在此基础上通过霍夫变换（Hough Transform）来发现直线，从而进一步确定是否存在楼梯结构。