利用hough变换，对直线进行检测，源代码.cpp

三、Hough变换直线检测 /8、图像分割 步骤： 利用hough（）函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵； 利用houghpeaks（）函数在霍夫矩阵中寻找峰值点； 利用houghlines（）函数在之前两步结果的基础上得到原二值图像 中的直线信息。 [H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2) 1、霍夫变换(针对二值图像) Param合法值 含义 ‘ThetaResolution’ Hough矩阵中a轴方向上单位区间长度，[0,90] ‘RhoResolution’ Hough矩阵中p轴方向上单位区间长度，[0,norm(size(BW))]

在遥感图像中，对江河上桥梁目标的识别具有重要意义。由于桥梁的突出特征在于桥体的平行直线，所以对平行直线的实时检测十分重要。经典的Hough变换是一种常用的检测直线的方法，Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。多年来，们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了

【图像处理】 GUI Hough变换+PDE图像去雨【含Matlab源码 811期】.zip

Hough变换原理与图像处理技术，比较全面，可以参考。

【图像处理】基于Hough变换人眼虹膜定位【含Matlab源码 387期】.zip

使用基本的hough变换，实现对图像中的椭圆的检测

一个利用hough变换来检测图像中直线的函数的源代码C-一个利用hough变换来检测图像中直线的函数的源代码[C].rar 好不好你们自己说了算不是吗 strongbox提醒：本文件为C 代码

为改善虹膜定位的效果，提出一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法。首先，用一个全1的矩形窗对瞳孔中心进行估计；然后，以该估计中心为极点对虹膜二值图像进行极坐标变换，通过水平边缘点选择规则剔除非水平边缘点，再将图像变换到直角坐标；最后，利用Hough变换以及虹膜内、外边界之间存在的耦合关系来求取虹膜边界参数，并取最大和次大参数的均值作为最终的边界参数。实验结果表明，该算法平均定位时间为0.152 s，准确率高达98.4%。

Hough变换检测步骤 对图像进行预处理 图像灰度化，图像滤波，图像分割，边缘检测 Hough变换 1）在参数合适的最大值和最小值之间一个零散的参数空间； 2）建立一个累加器，并置每一个元素为0； 3）对图像空间中的每一点作Hough变换，即算出该点在参数空间上的对应曲线，并在相应的累加器加1； 4）把累加器中超过所设阈值的参数空间点进行Hough逆变换，在图像空间进行显示。