進行霍夫圓變換中有一個API:HoughCircles()。 　　第五個參數為double類型的minDist(),為霍夫變換檢測到的圓的圓心之間的最小距離，即讓算法能明顯區分的兩個不同圓之間的最小距離。這個參數如果設置太小，多個相鄰的圓可能被錯誤的檢測成了一個重合的圓。反之，如果設置太大 ...

霍夫圓變換 解釋： 霍夫圓變換的基本思路是認為圖像上每一個非零像素點都有可能是一個潛在的圓上的一點，跟霍夫線變換一樣，也是通過投票，生成累積坐標平面，設置一個累積權重來定位圓。 在笛卡爾坐標系中圓的方程為： 其中（a,b）是圓心，r是半徑，也可以表述為： 所以在abr ...

霍夫圓變換原理 霍夫圓變換的基本原理與霍夫線變換（https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12331656.html）大體類似。 對直線來說，一條直線能由極徑極角（r，θ）表示，而對於圓來說，我們需要三個參數：圓心（a，b），半徑 r。 笛卡爾坐標系中 ...

參考文章：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52506538 https://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/50454847 （有用！！） 霍夫圓變換的基本思路是認為圖像上每一個非零像素點都有 ...

在圖像處理和計算機視覺領域中，如何從當前的圖像中提取所需要的特征信息是圖像識別的關鍵所在。在許多應用場合中需要快速准確地檢測出直線或者圓。其中一種非常有效的解決問題的方法是霍夫（Hough）變換，其為圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一，應用很廣泛，也有很多改進算法。最基本的霍夫變換 ...

　　本次實驗是檢測圖像中的直線，用到了HoughLines()和HoughLinesP()函數，其中HoughLinesP()稱為累計概率霍夫變換，實驗結果顯示累計概率霍夫變換要比標准霍夫變換的效果好。具體的參數介紹書中網上都有，可參照此博客https://www.cnblogs.com ...

霍夫線變換的原理 一條直線在圖像二維空間可由兩個變量表示，有以下兩種情況： ① 在笛卡爾坐標系中：可由參數斜率和截距（k，b）表示。 ② 在極坐標系中：可由參數極經和極角（r，θ）表示。 對於霍夫線變換，我們將采用第二種方式極坐標系來表示直線，因此直線的表達式可為 ...

原圖 ↑ Canny_Result.jpg ↑ Hou ...