matlab中无法用hough_circle函数

在MATLAB中，确实没有hough_circle函数，但可以通过以下步骤实现圆形霍夫变换：

1. 首先，使用imfindcircles函数找到图像中所有的圆形对象。该函数可用于搜索图像中的圆形，返回包含所有圆形的中心坐标和半径信息的数组。

2. 接下来，使用hough函数对每个圆形进行霍夫变换。通过在不同的半径范围内执行霍夫变换，可以检测到不同大小的圆形。

3. 最后，对霍夫变换结果进行后处理，例如通过设置阈值来确定圆形的位置和半径。

以下是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('circles.png');

% 执行圆形检测
[centers, radii, metric] = imfindcircles(img, [20 40]);

% 对每个圆形执行霍夫变换
[accum, circen, cirrad] = houghcircle(img, centers, radii);

% 设置阈值
threshold = 0.5 * max(accum(:));

% 提取圆形
circles = zeros(size(accum));
circles(accum >= threshold) = 1;

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
viscircles(circen, cirrad, 'EdgeColor', 'b');

请注意，此示例代码中的houghcircle函数是自定义的函数，可用于执行圆形霍夫变换。

相关问题

在MATLAB中如何使用Hough变换进行圆检测？请详细说明参数空间的构建、圆心坐标的计算以及半径的确定。

在MATLAB中实现Hough变换以进行圆检测，需要遵循以下步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba7cce7214c316e9044?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，理解Hough变换的基本原理是关键。Hough变换在参数空间中对图像中的边缘点进行投票，以找到与这些点相匹配的圆参数。对于圆检测，参数空间由圆心坐标(a, b)和半径r构成，对应于极坐标系中的点(a, b)和角度θ。

接下来，构建参数空间。参数空间的大小取决于圆半径的最小值r_min和最大值r_max，以及半径步长step_r和角度步长step_angle。每个像素点根据其坐标(x, y)，通过极坐标转换计算出它在参数空间中的所有可能位置，并在这些位置上累加投票。

投票的过程是通过遍历二值图像中的每一个像素点(x, y)来完成的。对于每一个点，它将在所有可能的(a, b, r)组合上增加计数，条件是这些组合满足圆的方程，并且落在图像的边界内。

在投票完成后，需要设置一个阈值p，用于确定哪些投票是有效的。这个阈值p是一个累计点数的下限，只有超过这个阈值的点才被认为是一个潜在的圆的候选。

最后，通过寻找在参数空间中达到或超过阈值的局部最大值点，可以找到圆心坐标(a, b)和半径r。局部最大值点对应于检测到的圆的参数，而参数聚集的中心就给出了圆心的位置。

根据提供的辅助资料《MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆》，可以进一步学习如何在MATLAB中通过`hough_circle`函数实现上述步骤。该资料不仅解释了算法的理论基础，还提供了实际的代码示例和调用方法，帮助用户更好地理解Hough变换在圆检测中的应用。

总的来说，通过构建参数空间、设置阈值以及搜索参数聚集，MATLAB可以有效地在图像中检测出圆形结构。如果希望深入理解Hough变换的更多细节，包括参数空间的搜索优化、圆检测的准确度提升以及与其他图像处理技术的结合，建议参考这份资料《MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆》。

参考资源链接：[MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba7cce7214c316e9044?spm=1055.2569.3001.10343)

matlab中怎么通过Hough变换，不需要输入任何参数，自动检测图像中的圆和椭圆

在MATLAB中，可以使用基于深度学习的方法来自动检测图像中的圆和椭圆，而不需要手动输入任何参数。

具体步骤如下：

1. 准备训练数据集，数据集包含一些带有标注的圆和椭圆的图像。

2. 使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来训练一个圆和椭圆检测模型。

3. 使用训练好的模型，对新的图像进行预测，得到检测到的圆和椭圆的参数。

4. 根据检测出的参数，在原始图像中绘制出检测到的圆和椭圆。

示例代码如下：

% 加载训练好的模型
load('circle_ellipse_detector.mat', 'detector');

% 读取需要检测的图像
I = imread('test_image.png');

% 对图像进行预处理
I_gray = rgb2gray(I);
I_resized = imresize(I_gray, [227 227]); % 模型的输入大小为 [227 227]
I_normalized = double(I_resized)/255;

% 使用模型进行预测
circle_scores = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'circle_scores');
ellipse_scores = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'ellipse_scores');
[circle_centers, circle_radii] = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'circle_centers', 'circle_radii');
[ellipse_centers, ellipse_axes, ellipse_angles] = detector.predict(I_normalized, 'Outputs', 'ellipse_centers', 'ellipse_axes', 'ellipse_angles');

% 根据预测结果绘制圆和椭圆
imshow(I);
hold on;
for i = 1:size(circle_scores, 1)
    if circle_scores(i) > 0.5
        viscircles(circle_centers(i, :), circle_radii(i), 'EdgeColor', 'b');
    end
end
for i = 1:size(ellipse_scores, 1)
    if ellipse_scores(i) > 0.5
        ellipse(ellipse_centers(i, 1), ellipse_centers(i, 2), ellipse_axes(i, 1), ellipse_axes(i, 2), ellipse_angles(i), 'r');
    end
end

以上代码示例中，circle_ellipse_detector.mat是训练好的圆和椭圆检测模型，test_image.png是需要检测的图像。使用predict函数对图像进行预测，并根据预测结果绘制圆和椭圆。需要注意的是，这里的模型是使用深度学习框架训练得到的，需要根据具体的应用场景和数据集进行调整。