HOUGH 变换

资 源 简 介

HOUGH 变换

详 情 说 明

HOUGH变换是一种经典的图像处理技术，主要用于从二值化图像中检测特定几何形状（如直线、圆等）。其核心思想是通过参数空间投票机制，将图像中的边缘点映射到参数空间，通过寻找参数空间的累积峰值来定位形状。

在圆形检测的应用场景中，处理流程通常分为以下几个阶段：首先对原始图像进行预处理（如去噪、灰度化），然后通过边缘检测算法（如Canny算子）提取边缘信息，生成二值化图像以突出轮廓。接下来，利用HOUGH变换的圆形检测变体（如HOUGH圆变换），通过边缘点的梯度方向和三参数空间（圆心坐标x、y和半径r）的投票，确定可能的圆形区域。

最终，将检测到的圆形边界叠加回原始图像，可通过颜色标注或透明度调整实现可视化覆盖。这种方法在工业检测（如零件定位）、医学影像分析（如细胞计数）等场景中具有显著优势，尤其对噪声和部分遮挡的圆形目标表现出较强鲁棒性。