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基于MATLAB的霍夫变换

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简介：
本项目利用MATLAB实现图像处理中的霍夫变换算法，用于直线检测和特征提取，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 基于MATLAB的Hough变换的相关程序代码可供参考。

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  • 基于MATLAB的霍夫变换
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    本项目利用MATLAB实现图像处理中的霍夫变换算法，用于直线检测和特征提取，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 基于MATLAB的Hough变换的相关程序代码可供参考。
     
  • 基于MATLAB的霍夫变换方法
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    本研究利用MATLAB软件实现图像处理中的霍夫变换算法，探讨其在直线检测和圆检测等方面的应用效果，并进行实验验证。 数字图像处理小作业：利用MATLAB进行霍夫变换（直线检测），使用了MATLAB自带的霍夫函数编写代码。
     
  • 基于霍夫变换的圆检测：MATLAB中利用霍夫变换识别图像中的圆。
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    本项目介绍在MATLAB环境下使用霍夫变换进行图像中圆形物体自动检测的方法与步骤，适用于计算机视觉和模式识别领域。 完整的算法步骤如下： 1. 读取图像。 2. 将图像转换为灰度图。 3. 检测边缘。 4. 定义累加器矩阵。 5. 使用半径值通过圆方程找到可能的圆心位置。 6. 在累加器矩阵中赋值以记录每个潜在圆心的位置和强度信息。 7. 寻找峰值，即确定最有可能的圆心位置。 8. 在原始彩色图像上绘制检测到的圆形。
     
  • 霍夫变换
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    霍夫变换是一种在计算机视觉和图像处理中用于从图像中识别直线、曲线等形状特征的有效数学工具。 使用霍夫变换进行直线、圆和椭圆的检测。这是关于在MATLAB中实现的相关代码的内容描述，仅对原始文本进行了精简处理以符合要求。
     
  • RHT_VC6.rar_RHT_Randomized Hough_随机霍夫变换_霍夫变换
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    该文件包含随机霍夫变换(RHT)算法的相关代码，适用于VC6编译环境。通过使用随机化方法优化传统霍夫变换，有效提高图像中直线检测的效率和准确性。 随机霍夫变换代码的编写可以在VC6.0环境中进行。
     
  • 基于霍夫变换的圆检测MATLAB程序
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    本程序利用霍夫变换算法，在MATLAB环境中实现图像中的圆形物体自动检测。适用于机器视觉和图像处理领域。 使用Matlab编写的Hough变换圆检测方法。
     
  • 基于MATLAB的霍夫变换圆检测源码
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现的霍夫变换算法来检测图像中的圆形物体的源代码。通过参数调整优化圆检测精度与速度。适合于计算机视觉领域的学习和研究应用。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：Hough变换 3. 内容：基于Hough变换的圆形检测MATLAB仿真。对平面图片中的二维圆形进行检测，并输出圆的边缘。 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
     
  • 基于霍夫变换的椭圆检测MATLAB代码
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    本代码利用霍夫变换算法在MATLAB环境下实现对图像中椭圆形状的自动检测与识别，适用于计算机视觉和模式识别领域。 这是一段自己编写的使用霍夫变换提取椭圆的源程序；不需要借助MATLAB自带的霍夫函数；适合初学者使用；程序包含注释，如果还不明白可以联系我。
     
  • 基于霍夫变换的MATLAB直线检测方法
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    本文章介绍了一种利用霍夫变换在MATLAB环境下进行图像中直线检测的方法，适用于自动识别与机器视觉领域。 首先使用Canny算子检测图像中的边缘，然后利用霍夫变换检测这些边缘中的直线，并将结果显示出来，用MATLAB实现。
     
  • 霍夫变换.pptx
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    本演示文稿探讨了霍夫变换的基本原理及其应用，介绍了如何使用该技术进行图像处理中的直线和曲线检测。 霍夫变换的基本原理是将图像空间中的X-Y坐标转换为参数空间的P-Q坐标。通过利用这两者之间的点-线对偶性，原始图像中特定形状（如直线或曲线）上的每个点在参数空间中对应一个具体的点，并且这些点会在某个交点处形成峰值。因此，在变换后的参数空间里寻找这个高值区域就等同于识别出原图中的直线或曲线。 这种方法将原本需要检测整个图形特征的问题简化为只需找到局部的最高密度（即峰）位置，从而大大减少了计算复杂度和时间成本。