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计算机视觉：使用霍夫变换检测抛物线

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已有论文描述了如何将霍夫变换推广到检测圆和抛物线等形状。然而，作为计算机视觉的新手，我发现这些论文很难理解。虽然有代码可以完成此检测，但这超出了我的需求范围。我想知道是否有人能简要地用项目符号或伪代码非常简单地描述一下如何使用Hough变换来在图像中检测抛物线。这将是令人惊叹的。如果有人知道任何我没有接触过的基本解释，那也足够好了 :）。
谢谢！
1个回答
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有趣的问题。这看起来像是一个很棒的资源。我包括了一个摘要（松散引用）。此外，请参考Mathworks在本答案底部提供的来源 - Matlab具有houghlines和houghpeaks函数，这对你很有用。希望能帮到你。
  • 运行边缘检测算法，例如Canny边缘检测器，对主题图像进行检测
  • 将边缘/边界点输入到Hough变换（线检测）中
    • 为笛卡尔空间中的每个点在极坐标空间（半径、角度）生成一条曲线（也称为累加器数组）
    • 从累加器数组中提取局部极大值，例如使用相对阈值
    • 换句话说，我们只取那些累加器数组中的局部极大值，其值等于或大于全局最大值的某个固定百分比。
  • 将De-Houghing转换回笛卡尔空间，得到图像主题的一组线描述

cs.jhu.edu: http://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall04/GHT1.pdf

Mathworks的代码：http://www.mathworks.com/help/toolbox/images/ref/hough.html

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