图像中圆检测算法综合应用

图像中圆检测算法在实际应用中有很多用途，例如目标跟踪、机器人视觉导航、医学图像分析等。

以下是一个综合应用的示例，假设我们需要检测一张包含多个圆的图片，并标注出每个圆的位置和半径。

1. 读取图片并转为灰度图像

img = imread('circles.jpg');
gray = rgb2gray(img);

2. 使用'HoughCircles'函数检测所有圆的位置和半径

[centers, radii, metric] = imfindcircles(gray, [20 50], 'Sensitivity', 0.9);

在上面的代码中，我们使用'imfindcircles'函数检测所有半径在20到50之间的圆，并设置检测的灵敏度为0.9，得到了每个圆的圆心位置、半径以及检测得分。

3. 绘制检测到的圆并标注位置和半径

figure;
imshow(img);
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');
for i = 1:length(radii)
    text(centers(i,1)+radii(i), centers(i,2)-radii(i), ['(',num2str(centers(i,1)),',',num2str(centers(i,2)),') ',num2str(radii(i))],'Color','r', 'FontSize', 10);
end

在上面的代码中，我们使用'viscircles'函数绘制检测到的圆，并使用'text'函数在每个圆旁边标注其位置和半径。

通过上述步骤，我们实现了对图像中多个圆的检测和标注。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的预处理和后处理步骤，以达到更好的检测效果。