Hough路径识别

资 源 简 介

Hough路径识别

详 情 说 明

Hough变换是一种在图像处理和计算机视觉领域中广泛使用的技术，特别适用于检测图像中的直线或特定形状的路径。其核心思想是将图像空间中的点转换到参数空间，通过累加投票机制来识别潜在的几何形状。

在路径识别应用中，Hough变换的基本原理是：将直角坐标系中的直线转换为极坐标参数空间中的点。图像中的每个边缘点都可能属于多条潜在直线，通过为每条可能直线在参数空间中累加投票，最终得到得票最多的参数组合即对应图像中最显著的直线。

相较于直接边缘检测，Hough变换的优势在于它对噪声和部分遮挡具有鲁棒性，能够识别不连续的路径片段。这种特性使其非常适合道路检测、车道线识别等实际应用场景。

现代Hough变换算法还发展出多种变体，如概率Hough变换可以提升计算效率，多尺度Hough变换能适应不同宽度的路径检测需求。这些改进使得Hough变换在复杂场景下的路径识别任务中仍然保持重要地位。