這個matlab程序通過標準的hough變換，并指定圓半徑的情況下，在二值圖像中檢測圓。
標簽： matlab hough 程序 標準
上傳時間： 2014-11-01
上傳用戶：thuyenvinh
hough變換 使用matlab隨機函數，計算輸入圖像的hough變換。
標簽： matlab hough 變換 函數
上傳時間： 2017-05-28
上傳用戶：lepoke
hough transform for detecting line
標簽： detecting transform hough line
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：llandlu
檢測圓的hough變化，速度快 功能強大 比標準的hough檢測更加靈活多變，識別率高
標簽： hough 檢測 變化
上傳時間： 2017-07-08
上傳用戶：gundan
hough變換的原程序，謝謝大家參考指正
標簽： hough 變換 程序
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：Breathe0125
典型的角度檢測算法是進行hough變換后尋找最長直線的傾斜角度．一般情況 下，待處理圖象中未必有明顯的較長直線．甚至存在一些對圖像進行正確檢測的長直線干擾 文 章介紹了一種基于統計考慮的數據分析思路，以期在基于hough變換的角度檢測算法上取得更高 的準確性。
標簽： hough 典型 傾斜角 角度
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：qq1604324866
hough變換原理的簡單介紹 希望大家一起討論編程
標簽： hough 變換 家 編程
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：wanghui2438
Transformada hough GUI de Matlab
標簽： Transformada Matlab hough GUI
上傳時間： 2017-08-29
上傳用戶：sz_hjbf
OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理，范例實用、豐富，理論結合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學（morhing functions） 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
標簽： OpenCV 計算機視覺 技術實現
上傳時間： 2013-07-18
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通過對海上紅外圖像進行分析，提出了一種基于海天線提取的紅外小目標檢測方法。該算法的基本思路是根據所需提取目標的特點，首先選擇感興趣的灰度區域，然后運用Canny算子進行邊緣檢測，接著對圖像進行hough變換檢測海天線，最后對海天線以下且符合目標特征的連通域進行標記從而來確定目標的位置。實驗結果表明，該方法能較好地檢測出海上紅外小目標。
標簽： 海天線 紅外 目標檢測
上傳時間： 2015-01-03
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