Hough transform

Hough变换是一种图像处理中的特征提取技术，它通过在参数空间中计算累积结果的局部最大值来检测图像中的几何形状。最早由Paul Hough于1959年提出，并在1972年被Richard Duda和Peter Hart推广使用。经典的Hough变换主要用于检测图像中的直线，后来被扩展以检测任意形状物体，如圆和椭圆。Hough变换通过将一个坐标空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而将检测任意形状的问题转化为统计峰值问题。

相关问题

深度学校 Hough transform

深度学习中的 Hough 变换是一种基于神经网络的技术，用于检测图像中的直线、圆等形状。它通过将图像中的每个像素点映射到 Hough 空间中，然后在 Hough 空间中寻找形状对应的峰值，从而实现形状检测。

与传统的 Hough 变换不同，深度学习中的 Hough 变换不需要手动选择形状参数，而是通过神经网络自动学习形状特征。这使得它在处理复杂图像时具有更好的鲁棒性和准确性。

对边缘图像应用霍夫变换（Hough Transform），以便检测出圆弧

当你对边缘图像应用霍夫变换时，可以使用霍夫圆变换来检测出圆弧。以下是一种常见的方法：

1. 使用图像处理库加载边缘图像。
2. 调用霍夫圆变换函数，例如OpenCV中的`HoughCircles`函数。此函数会在图像中寻找圆弧。
3. 在调用霍夫圆变换函数时，需要设置一些参数，例如最小和最大半径范围、圆心累加器阈值等。这些参数将影响圆弧检测的结果。
4. 根据需求，可以根据检测到的圆弧进行进一步的筛选和处理。例如，可以根据圆心位置、半径大小等属性进行筛选。

请注意，霍夫圆变换是一种计算密集型操作，因此在大型图像上进行处理时可能会比较耗时。如果需要提高性能，可以考虑对图像进行缩放或使用其他优化技术。