圆形 Hough 变换示范代码

资 源 简 介

圆形 Hough 变换示范代码

详 情 说 明

Hough变换是图像处理中用于检测几何形状的经典算法，其中圆形Hough变换（CHT）专门用于检测图像中的圆形轮廓。其基本原理是将图像空间转换到参数空间，通过累加器寻找最可能的圆参数。

圆形Hough变换通常包含以下关键步骤：首先对图像进行边缘检测预处理，常用Canny算子得到二值边缘图。然后将这些边缘点映射到三维参数空间（圆心x、y坐标和半径r），每个边缘点对应参数空间中的一个圆锥面。当多个圆锥面在参数空间的某点相交时，该点坐标即为潜在圆的参数。

相比标准Hough变换，圆形检测的计算复杂度更高，因为参数空间从二维增加到三维。为了提高效率，通常会采用梯度方向信息进行优化，只沿边缘点的法线方向进行投票。此外，可以通过设定半径范围来限制搜索空间，或者使用多尺度方法逐步细化检测。

在实际应用中，圆形Hough变换可用于工业零件检测、虹膜识别、细胞分析等多个领域。需要注意的是，该方法对噪声较敏感，且当图像中存在大量同心圆或部分遮挡的圆时效果会下降。