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Hough圆变换用于对图像中的圆形进行计数。

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简介：
Python编程语言借助OpenCV库，运用Hough圆变换算法对图像中的圆形区域进行计数。该资源包含示例图片，无需进行任何解压操作即可直接运行。

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  • 基于霍夫圆变换的图像圆形检测与计数
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    本研究提出了一种利用霍夫圆变换技术进行图像中圆形对象自动检测和精确计数的方法，适用于工业质检等领域。 使用Python语言和OpenCV库实现Hough圆变换来对图像中的圆形进行计数。所需图片解压后即可运行程序。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 在MATLAB中使用Hough变换检测圆。
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    本篇文章介绍了如何利用MATLAB实现基于Hough变换的圆形检测方法，包括理论原理和具体代码实践。 本程序实现在MATLAB中使用Hough变换检测圆，并包含可运行的示例代码。
     
  • 利用Halcon进行图像中圆形检测及圆心定位
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    本项目采用Halcon软件，探讨并实现了一种高效的图像处理方法，专注于自动识别和精确定位图像中的圆形物体及其中心点。通过一系列算法优化，提高了检测精度与速度，在工业自动化、机器人视觉等领域具有广泛应用前景。 dev_update_window (off) dev_close_window () 打开一个原点（左上角）在（0,0），宽高均为512像素的黑色背景图形窗口。 dev_open_window (0, 0, 512, 512, black, WindowID) 读取图像 read_image (Image, C:/Users/PC/Desktop/20210918211500906.png) 显示图像 dev_display (Image) 设置字体大小为22，使用单色字体，并开启文本抗锯齿功能。 set_display_font (WindowID, 22, mono, true, false) 在窗口中持续显示消息直到用户点击继续按钮。 disp_continue_message (WindowID, black, true) stop () 对图像进行二值化处理 threshold (Image, Bright, 90, 255) 计算并绘制最小外接矩形 shape_trans (Bright, rigontran, rectangle2) 设置显示颜色为绿色 dev_set_color (green)
     
  • Hough变换在Matlab中的圆检测-Sobel_Hough.m
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    本资源提供了基于Sobel算子边缘检测和Hough变换算法，在MATLAB环境中实现图像中圆形物体自动识别与定位的代码示例Sobel_Hough.m。 在使用Matlab的hough圆检测功能（soble_hough.m）处理图像的过程中，首先利用Sobel算子对原始图片进行预处理以提取边缘特征。对于不完整的圆形物体，在应用Hough变换算法后可以准确地确定其圆心坐标和半径，并将这些信息用于重新绘制出完整无缺的圆圈。 具体来说，4.jpg是待处理的目标图像；经过Sobel算子操作之后生成了sobel.jpg（显示的是边缘提取结果）；最后通过hough检测并重画圆形得到最终输出图：sobel_hough.jpg。
     
  • 利用霍夫变换进行圆形检测
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    本研究探讨了如何运用霍夫变换技术有效识别和定位图像中的圆形物体，展示了该方法在模式识别领域的应用价值。 基于霍夫变换的圆形检测MATLAB实现代码可用于简单的圆形检测和识别。
     
  • 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。
     
  • 基于Hough变换的圆检测方法
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    本研究探讨了一种利用Hough变换进行图像中圆形对象自动识别的技术方法，详细介绍算法原理及其优化应用。 在图像处理领域内，Hough变换是一种非常重要的技术，主要用于识别特定形状如直线、圆形及椭圆。本教程将重点介绍如何使用MATLAB实现基于Hough变换的圆检测。作为一款强大的数学计算环境，MATLAB提供了丰富的工具箱支持图像处理工作，并使Hough变换的应用变得直观而简便。 理解Hough变换的基本原理至关重要。该技术通过生成一个参数空间（也称为Hough空间），将原始图像中的像素点映射至一系列直线或曲线中。对于圆形检测而言，我们关注的是圆心的坐标(x,y)和半径r；在原图上每一点对应于Hough空间内的一系列同心圆，这些圆以该点为中心且半径变化。 MATLAB提供了`imfindcircles`函数来实现这一过程。此函数接收一个二值图像（即通过边缘检测处理后的图像）作为输入，并搜索可能的圆形候选。返回结果为包含每个圆心坐标和对应半径的一维数组。 使用步骤如下： 1. **预处理**：对原始图进行灰度化、高斯滤波以去除噪声，最后应用Canny算法提取边缘。 2. **调用`imfindcircles`函数**: 使用该函数需要提供边界图像以及圆的最小和最大半径等参数。例如: ```matlab [centers, radii] = imfindcircles(image_edges, [min_radius max_radius], ObjectPolarity, bright, Method); ``` 3. **结果可视化**：利用`viscircles`函数在原图上绘制检测到的圆，并显示原始图像。 4. **参数调整**: `imfindcircles`具有多个可调参量，如`Method`(默认为Hough变换)、灵敏度及最小距离等。根据具体应用需求进行反复试验以找到最佳组合。 5. **优化拟合**：检测结果需要进一步的精确处理才能更准确地反映实际情况。 在众多应用场景中（包括工业检查、医学图像分析和交通监控），通过熟练掌握MATLAB中的Hough变换工具，可实现高效且精准的圆形识别。
     
  • 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。