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Hough变换是图像处理中用于检测几何形状的经典算法,其中圆检测是常见应用场景之一。与直线检测不同,圆检测需要在三维参数空间(圆心x、y和半径r)进行投票,计算复杂度更高但精度可靠。
算法核心分为三步:首先通过Canny等边缘检测算法提取图像边缘点;然后对每个边缘点,在参数空间中对所有可能通过该点的圆参数进行累加投票;最后找出参数空间中累积值超过阈值的峰值点,其对应的(x,y,r)即为检测到的圆。实际实现时可通过梯度方向缩小参数搜索范围,或使用霍夫梯度法优化计算效率。
该方法对噪声和部分遮挡具有鲁棒性,常用于工业检测、生物医学图像分析等领域。需要注意合理设置最小/最大半径参数以平衡性能与准确性,同时可使用概率霍夫变换提升实时性。