为了能有效解决Hough 变换的计算量大的问题,文中提出了一种基于直线局部结构特征的Hough 变换改进的直 线检测算法。该算法根据Freeman 准则分析了直线上基元的特征信息,通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上 像素点的极角范围,减少每个点的计算次数,在保持精度的同时,提高直线检测的速度,在有噪声的情况下,该算法相对标 准Hough 变换算法可以提高到6 到7 倍。

Hough函数检测图像中的直线，具有快速性，准确性等

MATLAB仪表示数检测识别。识别刻度，仪表表盘示数等的识别。

应用Hough变换对倾斜表格图像纠偏 (a) 倾斜的表格图像 (b) 对(a)二值化 (c)Hough变换累加数组 (d)最长直线的角度纠正倾斜图像 p q o

利用Hough变换检测圆，可以设置要检测圆的个数，最小尺寸。

主要介绍了Python实现Canny与Hough算法代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

该课题为基于Matlab霍夫曼变换的表盘读数识别。识别的意义在于我们可以假设，在一些危险的场景我们人员无法靠近，那么可以在仪表旁边安装一台摄像机，这个摄像机可以实时的监测仪表，当仪表上面的数值到达某一个数值的时候进行预警，或者进行某一个操作。该设计利用霍夫曼变换的方法去提取时限计算夹角，然后根据角度和仪表量程的关系从而计算出实际的读数。该设计具备有人机交互界面，更适合于具备有一定编程基础的人员学习。

摘 要: 计算机视觉目前已经得到广泛的应用, 通过图像检测圆在工程应用中具有重要的意义. 为了在实时系统中自动检测图像中的圆并且精确得到圆心和半径, 提出了一种改进的Hough变换检测圆的方法. 先对图像边界进行过滤, 得到连续边界, 然后对每条连续边界进行排序并等分, 选择三点进行圆心和半径计算, 将传统 Hough 变换检测圆的三维参数降到一维参数来统计, 在降低了计算时间和内存资源占用的同时, 提高了检测圆的准确性. 实验表明, 该方法能够满足实际检测的需要. 同时, 在检测时间上, 可以满足实时性的要求.

针对现阶段实现瞳孔精确定位算法过于繁琐的问题，提出一种由粗略到精确的瞳孔精确定位算法。首先用灰度积分算法粗略找出人眼部位在人脸上的大概位置，然后用Hough变换定位出人眼瞳孔中心的精确位置，接着用Harris角点检测算法对眼角点进行定位，最后通过瞳孔与眼角点的相互坐标定位出人眼瞳孔的精确位置。通过matlab对所提算法进行检验，证明了该算法是一种实现简单、定位精确的算法。

【图像检测】基于Hough变换的人眼虹膜定位matlab源码.md