Hough变换的推导过程

Hough变换的推导过程是一个数学方法，它可以通过分析图像中的线条和点来确定椭圆、直线和其他形状。它的推导过程有三步：（1）将图像中的每个点都映射到hough空间；（2）在hough空间中搜索它们的相交点；（3）将搜索到的相交点映射回原图像中，从而提取特定的形状。

相关问题

hough变换直线检测过程

霍夫变换（Hough Transform）是一种常见的图像处理技术，可以用来检测图像中的直线、圆等形状。在直线检测中，霍夫变换可以将图像中的像素点转换成参数空间中的一条直线，根据直线在参数空间中的累加情况，可以确定图像中存在的直线。

具体的过程如下：

1. 预处理：将原始图像转换为灰度图像，并进行边缘检测，得到图像中的边缘点。

2. 初始化：建立一个二维空间，每个点代表一条直线（或者曲线），其中 x 轴表示直线的斜率，y 轴表示直线的截距。初始化时，所有点的累加值都为0。

3. 参数空间的计算：对于每个边缘点，根据其在图像中的位置，在参数空间中计算它所对应的直线（或者曲线）的各个参数值，并将对应的点在参数空间中的累加值加1。

4. 直线检测：在参数空间中找到累加值最大的点，该点所对应的直线就是图像中存在的直线。

5. 阈值处理：对于累加值小于某个阈值的点，认为它们不是直线，将它们从参数空间中删除。

6. 重复以上步骤，直到找到所有的直线。

以上就是霍夫变换直线检测的过程。需要注意的是，在实际的应用中，为了提高计算效率，通常会对参数空间进行优化，比如将直线的截距范围缩小到较小的区间内，或者采用累加器数组来代替二维空间等。

hough变换 matlab

Hough变换是一种在图像处理中常用的技术，用于检测图像中的直线、圆或其他形状。它通过将图像空间中的点映射到参数空间中的曲线或曲面，从而实现对这些形状的检测和提取。

在Matlab中，Hough变换可以通过以下函数来实现：

1. `hough`函数：用于检测图像中的直线和圆。它将图像空间中的点映射到Hough空间中的曲线或曲面，并返回一个Hough变换矩阵。
示例代码：

   [H,theta,rho] = hough(BW);

2. `houghlines`函数：用于从Hough变换矩阵中提取直线。它根据设定的阈值和最小线段长度，返回检测到的直线的起点和终点坐标。
示例代码：

   lines = houghlines(BW,theta,rho,P,'FillGap',M,'MinLength',N);

3. `houghcircles`函数：用于从Hough变换矩阵中提取圆。它根据设定的阈值和最小半径、最大半径，返回检测到的圆的圆心坐标和半径。
示例代码：

   [centers,radii] = houghcircles(BW,radiusRange);

以上是Hough变换在Matlab中的基本用法。你可以根据具体的需求和图像特点来调整参数，以获得更好的检测效果。