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霍夫变换（Hough Circle）

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简介：
霍夫变换是一种在图像处理领域，用于识别图像中几何形状的基石性方法，其应用范围十分广泛，并且伴随着大量的改进算法的研究。其核心在于，该方法最初是从灰度图像中进行直线（或线段）的检测。

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  • 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。
     
  • Wigner-Hough.rar_Wigner-Hough变换_霍夫变换_Wigner及Hough分析工具
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    本资源包提供了一套关于Wigner和Hough变换的分析工具。内含实现这两种数学变换的相关代码与文档，适用于信号处理、图像识别等领域研究者使用。 用Matlab编写代码来实现Wigner-Ville分布和Hough变换，这两种方法可以将时域信号转换到时频域。
     
  • 虹膜识别源代码 MATLAB 霍夫变换 Hough变换
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    本项目基于MATLAB实现虹膜识别功能，采用霍夫变换（Hough Transform）检测图像中的圆弧特征，以此来定位和提取虹膜区域。 虹膜识别是一种生物特征识别技术，通过分析人眼虹膜的独特纹理来进行身份验证。给定的压缩包内包含了一些与虹膜识别相关的MATLAB源代码及图像文件，这使我们能够深入研究该过程及其涉及的关键算法。 霍夫变换（Hough Transform）用于在图像中检测直线或曲线，并可能被用来处理和提取虹膜边缘以进行特征提取。此方法即使在存在噪声的情况下也能准确地找到线条，在虹膜边界检测中至关重要，因为清晰的边缘直接影响后续的特征提取与匹配效果。 `normaliseiris.m` 文件可能是对虹膜图像执行预处理操作（如尺寸标准化、光照校正等）的代码，以确保不同条件下的虹膜图像在进一步处理时表现一致。 `createiristemplate.m` 可能是用于创建虹膜模板的函数。从已处理好的虹膜图像中提取关键特征并将其编码为便于后续身份比对的形式。 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）技术通常应用于边缘检测，用以去除虚假边缘而保留最强响应的边缘，在虹膜识别中的应用有助于提高边界检测精度。 `segmentiris.m` 文件可能涉及虹膜分割这一关键步骤。准确地从眼睛图像中分离出虹膜区域并排除瞳孔和眼睑等干扰因素是此过程的重要组成部分。 `hysthresh.m` 可能实现了一种基于直方图的阈值选择方法，用于初步分割或边缘检测中的阈值设定。 `writeoriginal.m` 函数可能用来保存原始图像或处理结果以供分析对比使用。 该压缩包提供了一个完整的虹膜识别流程的MATLAB实现方案，从预处理、虹膜分割、特征提取到模板创建等各个步骤都有相应的代码支持。通过研究和理解这些代码可以深入了解虹膜识别原理和技术，在生物特征识别领域具有重要价值，并且非常适合教学及实践应用以帮助初学者掌握相关算法的实际运用。
     
  • 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。
     
  • 虹膜识别与Matlab中的霍夫变换（Hough变换）及源代码1
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    本文探讨了虹膜识别技术，并在MATLAB环境中应用霍夫变换进行特征提取。文中提供了详细的算法实现和源代码，便于读者理解和实践。 虹膜识别技术结合了源代码与MATLAB环境，并应用霍夫变换（Hough变换）进行图像处理。
     
  • 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。
     
  • 霍夫变换的代码
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    本代码实现图像处理中的霍夫变换算法，用于检测图像中的直线特征。适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 霍夫变换相关论文资料及其实现代码，用于实现基本功能。
     
  • 霍夫变换中的hough_circle
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    霍夫变换中的Hough Circle是用于在图像中检测圆形物体的一种算法。通过将边缘点映射到参数空间来识别不同位置和大小的圆圈，广泛应用于机器视觉与目标检测领域。 霍夫变换是图像处理中用于识别几何形状的一种基本方法，应用非常广泛，并且有许多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线（线段）。
     
  • Wigner-Hough变换：使用WHT.m生成chirp信号并计算Wigner-Ville分布及霍夫变换-_matl...
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    本文介绍了利用MATLAB中的WHT.m函数生成线性调频（Chirp）信号，并详细讲解了如何计算Wigner-Ville分布和Hough变换，为信号分析提供了一种有效的方法。 函数 hough.m 是基于时频工具箱中的函数 htl.m 开发的，但两者的坐标原点不同。hough.m 的执行速度较快，在该函数中使用了实数坐标系统。时间 t（在霍夫变换中对应 y 轴）取值范围为 0 到 1，因此 theta 值大约为 90 度，rho 值则接近于零。对于任何建议和问题的反馈，我将不胜感激，这对我非常有帮助。谢谢！