几何检测
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基于Hough变换的多几何形状检测MATLAB项目
本项目实现基于Hough变换的直线、圆和椭圆检测功能。直线通过VC++代码实现，圆和椭圆采用MATLAB实现，能够从图像中自动识别并输出多种几何形状的检测结果。 -
图像多维向量化与霍夫变换处理工具箱
本工具箱是一个专为高级图像分析、特征提取和几何目标检测设计的MATLAB集成环境。其核心功能之一是实现了imstack2vectors算法，支持将多光谱图像、时间序列图像或三维图像堆栈转换为二维像素向量矩阵。这种转换对于后续进行主成分分析（PCA）、K-means聚类或其他统计模式识别任务至关重要，能够极大简化多维数据的处理难度并提高计算效率。 另一个核心模块是增强版霍夫变换（Hough Transform）工具，集成了直线检测、圆周检测及广义形状识别功能。通过对图像边缘进行极坐标映射或梯度方向累加，该工 -
基于Hough变换的直线检测与分析系统
该项目实现了基于Hough变换的自动几何形状检测功能，主要侧重于二维图像中的直线识别与参数化提取。程序首先将输入的彩色图像转换为灰度图，并利用Canny边缘检测算子精确提取物体的边界轮廓点。核心算法模块通过Hough变换将笛卡尔坐标系下的边缘像素点映射到极坐标参数空间，利用累加器机制对所有可能的直线参数进行投票计数。系统通过搜索累加器矩阵中的局部极大值来确定图像中存在的最优直线定义，能够有效处理图像中的背景噪声干扰、光照不均以及直线物理中断的情况。此外，项目支持对检测结果进行深度的后处理，包括根据检测到的 -
基于最小二乘法的离散点椭圆拟合程序
本项目实现了一套完整的离散数据椭圆拟合方案。其核心逻辑是利用最小二乘法理论，通过对椭圆的一般二次方程Ax^2+Bxy+Cy^2+Dx+Ey+F=0进行参数估计。通过构造设计矩阵并引入非平凡解约束，程序将非线性几何拟合问题转化为线性最小二乘问题或特征值求解问题，从而有效计算出椭圆的各项代数系数。拟合过程充分考虑了离散观测值中的随机误差，通过最小化所有采样点到待定曲线的代数距离平方和，得到全局最优的椭圆参数。该工具不仅能够计算出椭圆的一般方程系数，还能自动将其转换为直观的几何参数，包括椭圆中心坐标、长半轴长度
