霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

为了克服传统Hough变换检测圆时耗时巨大的缺陷，给出了一种新的基于Hough变换检测圆的快速算法。新算法与传统的方法相比具有以下特点：计算量少，提高了检测的速度；保留了传统Hough变换识别率高、抗噪性强、对不完整边缘具有鲁棒性等所有优点；不需要任何特殊的限定条件。实验表明，新的快速算法可以快速进行目标识别，在实时目标识别系统中具有良好的表现。

通过边缘检测后，通过霍夫变换检测圆，最后得到圆心坐标，半径

hough变换检测椭圆的代码和详细介绍，可直接运行检测圆

基于MATLAB 的HOUGH 变换检测圆

hough检测 用来检测圆 可以检测多个圆 C++编写

检测圆的霍夫变换matlab代码，非常有用，具体怎么用就不说了

利用Hough变换检测圆，可以设置要检测圆的个数，最小尺寸。

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.

hough变换检测圆的matlab实现方法，里面包含了所用的代码和相应的检测图片