hough_circle_trans
时间: 2023-12-31 10:05:26 浏览: 39
Hough Circle Transform是一种常用的圆检测算法,它基于霍夫变换,可以在图像中检测出圆形的位置和半径。它的基本思想是将圆上的每个点转换成参数空间中的一个点,由于圆的参数有三个:圆心的横纵坐标和半径大小,所以对于每个圆,参数空间中都对应着一个曲线。在参数空间中,曲线的交点就对应着一个圆。Hough Circle Transform 的具体实现包括以下几个步骤:
1. 对图像进行边缘检测,得到边缘图像。
2. 对边缘图像中的每个边缘点,计算其周围所有可能的圆心,并在参数空间中增加对应的曲线。
3. 在参数空间中寻找曲线的交点,每个交点对应一个圆。
4. 根据阈值筛选出检测到的圆。
Hough Circle Transform 可以应用于很多领域,如图像处理、计算机视觉、机器人等。
相关问题
matlab中使用hough_circle
Hough Circle是一种在图像中检测圆形的技术。在matlab中使用hough_circle需要进行以下步骤:
1.读取图像:使用imread函数读取待处理的图像。
2.预处理图像:使用imadjust函数对图像进行预处理。根据具体情况选择增强图像的对比度和亮度等参数。
3.边缘检测:使用edge函数进行边缘检测。可以选择Sobel、Prewitt、Canny等算子进行边缘检测。
4.进行Hough变换:使用hough函数对边缘检测后的图像进行Hough变换。在进行Hough变换时,需要设置半径范围和阈值等参数。
5.圆形检测:使用houghcircles函数对Hough变换后的结果进行圆形检测。需要设置最小半径、最大半径和阈值等参数。
6.显示结果:使用imshow函数将检测结果显示出来。
下面是一个使用hough_circle检测圆形的简单示例:
```
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 预处理图像
img = imadjust(img);
% 边缘检测
edgeImg = edge(img, 'Canny');
% Hough变换
[r, cx, cy] = hough_circle(edgeImg, [50 100]);
% 圆形检测
circles = [cx cy r];
[centers, radii] = imfindcircles(edgeImg, [50 100]);
% 显示结果
imshow(img);
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');
```
在这个示例中,我们首先读取了一个名为example.jpg的图像,并使用imadjust函数对其进行了预处理。然后使用Canny算子进行边缘检测,并使用hough_circle函数进行Hough变换。最后使用imfindcircles函数进行圆形检测,并使用viscircles函数将检测结果显示出来。
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:
```matlab
% 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。
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