随着日益丰富的视频数据的出现，人们迫切期望能在大量视频数据中方便、快速地检索到自己感兴趣的视频段。而要实现视频检索，通常是先将视频分割成独立的视频镜头。镜头是指一个摄像机镜头连续拍摄的一组内在相关的连续帧，用来表现在时空上连续的一组运动，是视频检索的基本单元。镜头之间的变换通常分为切变（Cut）和渐变（Gradual）两大类，其中渐变镜头变换又可分为溶解（Dissolve）、扫换（Wipe）、淡入（Fade in）与淡出（Fade out）[1-3]等。检测出不同类型的镜头变换是对视频高层内容分析、分类、检索和其他应用的基础，因此，对镜头类型变换检测准确性的高低将直接影响到后续处理效果。

利用椭圆的几何特征，将5维空间参数转换为2维空间，然后利用霍夫变换检测直线的方法确定椭圆参数。是知网论文“一种新的基于霍夫变换的椭圆轮廓检测方法”的实现代码。

学习参考

1 原理  2 检测步骤 将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数，n为θ的等份数)个单元，并设置累加器矩阵，初始值为0； 对图像边界上的每一个点（x,y）带入ρ=xcosθ+ysinθ，求得每个θ对应的ρ值，并在ρ和θ所对应的单元，将累加器加1，即：Q(i,j)=Q(i,j)+1； 检验参数空间中每个累加器的值，累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。  3 接口 image：二值图像，canny边缘检测输出。这里是result。 rho: 以像素为单位的距离精度，这里为1像素。如果想要检测的线段更多，可以设为0.1。 theta： 以弧度为单位的角度精度

实用讲义 问题陈述 编写一个简单的霍夫特征检测器，可以检测输入图像中任意大小的圆。 该程序必须支持以下功能： 简单的边缘过滤器 灰度图像将需要通过简单的边缘过滤器（请参阅注释）进行处理，然后进行阈值确定，以确定仅包含背景和边缘像素的二进制图像 突出显示提取的特征 检测到特征后，必须在图像上绘制与该特征对应的圆圈以显示结果。 该图像可以保存然后查看。 多种功能 确定累加器最大值的过程需要搜索多个局部最大值； 这些中的每一个都将是一个新功能（圆圈）。 提供一些带圆圈的示例测试图像 我的解决方案 该解决方案是使用一些 Qt 和 cmake 用 C++ 编写的。 Qt 提供了加载和保存图像的便利，而 cmake 则用于生成构建文件。 该解决方案的工作原理如下： 加载源图像 运行Sobel边缘检测 每个半径为 1..n 的霍夫变换，其中 n 是可能的最大半径 找到霍夫空间图像中的亮点，并将其标

基于hough变换检测直线，用MATLAB实现 我只是想换积分下个东西。。。

主要介绍了Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

使用霍夫变换检测直线的matlab程序，可以求出直线的方程

本程序实现在MATLAB中Hough变换检测圆，包括运行有例子。可以运行的。

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