基于Hough变化的答题卡识别matlab仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

        Hough变换：Hough变换是1962年由Hough提出来的，用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线，它在影像分析，模式识别等很多领域中得到了成功的应用。Hough变换的基本原理是将影像空间中的曲线(包括直线)变换到参数空间中，通过检测参数空间中的极值点，确定出该曲线的描述参数，从而提取影像中的规则曲线。
       Hough圆变换的原理与前文的Hough线变换相似，Hough线变换是在p-θ平面中不断累加，最后寻找极大值点，Hough圆变换也可以通过类似的方式寻找，需要在三维空间中累加体积，三维分别是圆心的横坐标、纵坐标、半径，但是这样时间复杂度和空间复杂度会非常大，所以实际实现时没有采用这种方法。OpenCV中的Hough圆变换是通过Hough梯度法实现的。
所以Hough圆变换就可以通过下面的方法实现了：
① 同样的，首先对图像进行边缘检测，得到edge_img；
② 对edge_img中的每一个非0点计算局部梯度（可以通过Sobel算子计算）
③ 沿着每个点的梯度所在的直线在累加平面中进行累加，同时记录非0点的位置
④ 根据阈值选取累加平面中的局部极大值点作为候选圆心
⑤ 对于每个圆心都有一个与它相关的非0点的列表（步骤③中记录的），计算这些非0点与该圆心的距离，从中选取出最优值作为半径
⑥ 如果有足够数量的点构成圆且该圆心与其它圆心间距超过阈值，就保留这个圆
⑦ 最终就能够得到检