机器视觉学习总结（一）——Hough Transform and Application

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#计算机视觉 #图形 #opencv #算法

本文介绍了霍夫变换的原理，它是计算机视觉中用于检测图像中的直线、椭圆等几何形状的算法。详细阐述了传统的霍夫变换及其演算步骤，并探讨了OpenCV中采用的极坐标形式。此外，还提到了概率霍夫变换的改进，包括随机选择像素点、确定直线长度以及设置线段参数。

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哈夫曼变换原理：

HoughTransform是一种可以检测出某种特殊形状的算法，OpenCV中用霍夫曼变换来检测出图像中的直线、椭圆和其他几何图形。由它改进的算法，可以用来检测任何形状的图形。
传统的Hough变换采用的是枚举统计法，例如直线检测中，对平面上所有的关键点，分析每个单独的关键点，识别出所有可能经过该点的直线(a,b)，并采用累加器对每个可能的直线(a[],b[])进行统计，所有的关键点运行一遍后，最后累(a[],b[])中累加最多的某一条直线即判断为检测的结果。

Hough transform

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