Hough变换检测圆function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) %% input% BW:二值图像;% step_r:检测的圆半径步长% step_angle:角度步长,单位为弧度% r_min:最小圆半径% r_max:最

来源:学生作业帮助网 编辑:六六作业网 时间:2024/12/20 08:50:40
Hough变换检测圆function[hough_space,hough_circle,para]=hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p)%%

Hough变换检测圆function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) %% input% BW:二值图像;% step_r:检测的圆半径步长% step_angle:角度步长,单位为弧度% r_min:最小圆半径% r_max:最
Hough变换检测圆
function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p)
%
% input
% BW:二值图像;
% step_r:检测的圆半径步长
% step_angle:角度步长,单位为弧度
% r_min:最小圆半径
% r_max:最大圆半径
%p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数
%
% output
% hough_space:参数空间,h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数
% hough_circl:二值图像,检测到的圆
% para:检测到的圆的圆心、半径
[m,n] = size(BW);
size_r = round((r_max-r_min)/step_r)+1;
size_angle = round(2*pi/step_angle);
hough_space = zeros(m,n,size_r);
[rows,cols] = find(BW)
ecount = size(rows);
% Hough变换
% 将图像空间(x,y)对应到参数空间(a,b,r)
% a = x-r*cos(angle)
% b = y-r*sin(angle)
for i=1:ecount
for r=1:size_r
for k=1:size_angle
a = round(rows(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*cos(k*step_angle));
b = round(cols(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*sin(k*step_angle));
if(a>0&a0&b=max_para*p);
length = size(index);
hough_circle = false(m,n);
for i=1:ecount
for k=1:length
par3 = floor(index(k)/(m*n))+1;
par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1;
par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m;
if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5)
hough_circle(rows(i),cols(i)) = true;
end
end
end
% 打印检测结果
for k=1:length
par3 = floor(index(k)/(m*n))+1;%向负方向舍入取整
par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1;
par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m;
par3 = r_min+(par3-1)*step_r;
fprintf(1,'Center %d %d radius %d\n',par1,par2,par3);
para(:,k) = [par1,par2,par3];
end
这段程序中
% 搜索超过阈值的聚集点
max_para = max(max(max(hough_space)));
index = find(hough_space>=max_para*p);
length = size(index);
hough_circle = false(m,n);
for i=1:ecount
for k=1:length
par3 = floor(index(k)/(m*n))+1;
par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; %par3是半径,par1和par2是要检测的圆的坐标.
par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; %index(k)在hough_space中的三维位置(par1,par2,par3)
if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5)
hough_circle(rows(i),cols(i)) = true; %判断点(rows(i),cols(i))是否在对应圆环内
end
end
end
这段是怎么找圆心的.在判断是否在圆环中 if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5)
这句是啥意思为什么要+5和-5?

Hough变换检测圆function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) %% input% BW:二值图像;% step_r:检测的圆半径步长% step_angle:角度步长,单位为弧度% r_min:最小圆半径% r_max:最
我的理解是这样的,在计算机编程中是不会那么确定某个数一定怎么怎么样的,例如,某两个数相减等于0,只会用一个精确度描述.我想,+5,-5应该这个意思.

Hough变换检测圆function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) %% input% BW:二值图像;% step_r:检测的圆半径步长% step_angle:角度步长,单位为弧度% r_min:最小圆半径% r_max:最 hough变换能检测无规则的曲线吗 hough变换测量圆320*240需要多长时间都说hough变换检测圆时间很长,我现在的参数是3维的,结果最好是亚像素的,请问需要多长时间! 跪求Hough变换检测直线的MATLAB源代码如题,要能直接运行, 图像处理中Hough变换检测直线的变换域可以理解为一种什么样的模型呢?for(iAngleNumber=0; iAngleNumber Hough变换检测圆的源代码(C语言,能检测出圆的中心和半经),有的话直接发给我,或者提供地址也行.vc++ ,c++语言写的也可以,但能把检测圆的算法源代码提供就可以了. 简单的matlab手势识别中,用hough变换检测出直线条数,然后如何判断有几类直线也就是手指数目?题目要求就是有代表“1-5”的五种手势,用matlab检测出手指个数.我用canny边缘检测+hough变换寻找长 HOUGH变换能提取什么样的图像直线 试述用Hough变换提取直线的基本原理与过程 opencv hough变换如何求最长的直线长度如图,我想用opencv带的hough变换检测出直线后,求出最长的那条直线的长度.怎么实现,我是菜鸟,有代码更好(主要不知道怎么获得线的长度). 请问关于hough变换圆检测的问题% 搜索超过阈值的聚集点max_para = max(max(max(hough_space)));index = find(hough_space>=max_para*p);length = size(index);hough_circle = false(m,n);for i=1:ecountfor k=1:lengthpar3 = floor(index(k)/(m*n 求hough变换问题如何利用hough变换求解变换后的图形的特性,比如圆形经过摄像投影变成椭圆,如何求出圆心在变换后的坐标系上的坐标, 什么是hough变换以前见到过,这次再也找不着了,请热心的朋友,把它的概念和作用说的详细些吧. function opencv hough变换如何返回倾斜角opencv里面自带了 cvhoughline2这个函数,他得到了一个line_storage,但是我如何根据他得到直线的倾斜角啊. matlab hough 每张图都要变参数吗 编写计算圆面积的function过程 用opencv 进行hough 变换,怎样得到并输出直线的角度?程序如下:#include cv.h#include highgui.h#include int main(int argc,char** argv){IplImage* src;//if( argc == 2 && (src=cvLoadImage(argv[1],0))!= 0)if(src=cvLoadImage(argc > ar