Hough变换直线检测中,图像空间中的点映射到Hough空间为
时间: 2024-05-21 13:14:46 浏览: 14
在Hough变换中,图像空间中的每一个点都可以被表示为一条直线,因此它可以在Hough空间中表示为一条曲线。具体来说,对于图像空间中的一条直线y=mx+b,它在Hough空间中的表示为一个点(r,θ),其中r是从原点到直线的垂线的长度,θ是该垂线与x轴正方向的夹角。因此,Hough变换实际上是将每个点映射到Hough空间中的曲线,从而使得在图像空间中的直线可以被表示为在Hough空间中的一个点集合。
相关问题
matlab hough直线检测
在Matlab中,Hough变换可以用于直线检测。在Hough直线检测中,通过将图像中的边缘点映射到Hough空间中,可以检测到图像中的直线。具体而言,Hough直线检测的步骤如下:
1. 对输入图像进行边缘检测,得到二值图像。
2. 对二值图像进行Hough变换,将边缘点映射到Hough空间。
3. 在Hough空间中找出峰值,这些峰值表示图像中可能存在的直线。
4. 根据Hough变换的结果,在原始图像中绘制检测到的直线。
请注意,具体的Hough直线检测实现可能有所不同,具体的代码实现可能会有所差异。在提供的引用中,引用和引用可能是自定义的Hough直线检测函数的实现,而引用则可能是基于Hough变换的直线检测器的描述。
若使用Hough变换在图像中检测圆形(圆的半径未知),试叙述基于Hough变换进行圆检测的基本原理。
基于Hough变换进行圆检测的基本原理是将圆的方程转化为参数空间,再使用累加器数组存储特征点在参数空间中的投票情况,最后在累加器数组中寻找得票数最高的圆心,并以此确定圆的半径。具体来说,首先读入二值化图像,然后通过边缘检测算法(如Canny边缘检测)提取出图像中的边缘,接着使用霍夫变换将每个边缘点映射到参数空间中表示圆的三个参数(圆心x,圆心y,半径r)上,最后统计参数空间中累加器数组的数值并找到较为显著的圆。
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