weixin_43899239的博客

当且距离较近时，难以准确识别其边缘信息，比较困难，容易导致这些公共点缺失。Hough Transform 算法对建筑物进行平面分割时， 不仅计算量大且占用内存多；RANSAC 算法对估计模型参数的阈值选择较为敏感， 可能导致平面的过度分割；区域生长容易造成相邻平面相交的公共点缺失基于多视图的卷积神经网络模型难以捕获3D 模型的内部结构；基于体素化的卷积神经网络模型的计 算复杂度呈指数级增长，因此其实用性相对较低​​​​​。

霍夫变换有几种变体，选择哪种变体取决于正在检测的形状、图像中的噪声水平以及可用的计算资源。例如，霍夫变换的求和变体（Sum of Hough Transform）用于检测图像中的圆和椭圆。：霍夫变换使用投票机制在参数空间中突出显示潜在的对象候选。这种方法对于处理图像噪声和处理不完整的特征边界是有益的，使其成为各种应用中的一个强大的工具，如医学影像和制造业零件分析。：霍夫变换可以将图像空间转换为参数空间，通过在参数空间中识别模式来检测形状。这种转换使得霍夫变换。，这在传统的边缘检测方法中可能难以实现。