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HOUGH算法的MATLAB程序实现

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简介：
本项目旨在通过MATLAB语言详细实现经典的HOUGH变换算法，用于检测图像中的直线特征。代码附带示例数据和注释，便于理解和应用。 霍夫 HOUGH算法的MATLAB程序代码可以用于实现图像处理中的直线检测等功能。该算法通过将原始空间转换为参数空间来查找特定几何形状，如直线或圆等。在使用MATLAB编写霍夫变换时，可以根据具体需求调整阈值和累加器数组大小以优化性能。 需要注意的是，在实际应用中要根据具体的项目要求对代码进行适当的修改与调试。例如，可以通过改变投票过程中的参数来提高检测效率或者改进边缘检测步骤的准确性等方法提升算法的效果。

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  • HOUGH算法的MATLAB程序实现
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    本项目旨在通过MATLAB语言详细实现经典的HOUGH变换算法，用于检测图像中的直线特征。代码附带示例数据和注释，便于理解和应用。 霍夫 HOUGH算法的MATLAB程序代码可以用于实现图像处理中的直线检测等功能。该算法通过将原始空间转换为参数空间来查找特定几何形状，如直线或圆等。在使用MATLAB编写霍夫变换时，可以根据具体需求调整阈值和累加器数组大小以优化性能。 需要注意的是，在实际应用中要根据具体的项目要求对代码进行适当的修改与调试。例如，可以通过改变投票过程中的参数来提高检测效率或者改进边缘检测步骤的准确性等方法提升算法的效果。
     
  • LabVIEW中实现Hough变换的VI程序
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    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。
     
  • EM算法的Matlab实现程序
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    本程序为基于Matlab的EM（期望最大化）算法实现代码，适用于数据分析与统计学习中的参数估计问题。 基于高斯混合模型的EM算法程序是用MATLAB编写的。
     
  • EM算法的Matlab实现程序
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的EM（期望最大化）算法实现程序，适用于初学者学习及研究中快速应用。代码详细注释便于理解与修改。 基于高斯混合模型的EM算法程序使用MATLAB编写。
     
  • Matlab 中的 CART 算法实现程序
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    本程序为在MATLAB环境中实现的经典CART（分类回归树）算法，适用于数据挖掘和机器学习任务中的分类与回归问题。 function test_targets = CART(train_patterns, train_targets, test_patterns, params) % 使用分类与回归树进行分类 % 输入: % training_patterns - 训练模式 % training_targets - 训练目标 % test_patterns - 测试模式 % params - [不纯度类型，节点中错误分配样本的百分比] % 不纯度可以是: 信息熵, 方差(或Gini), 或 错分类 % 输出: % test_targets - 预测的目标
     
  • 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Retinex算法实现程序
    优质
    本程序利用MATLAB语言实现经典Retinex算法及其改进版本，用于图像增强处理，有效提升图像对比度和清晰度。 分享一个高效的MATLAB实现程序用于retinex处理，欢迎提出改进意见。
     
  • Floyd算法的全面Matlab实现程序
    优质
    本资源提供了一个全面且高效的Floyd最短路径算法的MATLAB实现代码，适用于求解任意节点间的最短路径问题，并包含详细的注释和示例。 解决最短路径问题的Matlab源程序。
     
  • Canny和Hough算法的Python实现与代码解析
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    本文章详细介绍了Canny边缘检测及Hough变换两种经典图像处理算法，并提供了每种算法在Python中的具体实现方法及其代码详解。 任务说明：编写一个钱币定位系统，该系统不仅能检测输入图像中的各个钱币边缘，还能提供每个钱币的圆心坐标与半径。 实现Canny边缘检测的效果代码如下： ```python # Author: Ji Qiu （BUPT） # filename: my_canny.py import cv2 import numpy as np class Canny: def __init__(self, Guassian_kernal_size, img, HT_high_threshold, HT_low_threshold): # 参数说明： # Guassian_kernal_size：高斯滤波核大小 # img：输入图像 # HT_high_threshold：Canny算子的高阈值 # HT_low_threshold：Canny算子的低阈值 ``` 注意，以上代码仅展示了类定义的一部分，并未展示完整的实现细节。
     
  • EM算法的Matlab实现程序源码.zip
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    本资源提供了一个用MATLAB编写的EM（期望最大化）算法的完整实现源代码。适用于初学者学习和理解该算法的基本原理及应用实践。包含了详细的注释与示例数据，帮助用户快速上手并进行相关研究或项目开发。 【程序老媛出品，必属精品】资源名：matlab 实现EM算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：基于matlab实现的EM算法程序，包含完整代码，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员