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霍夫变换是一种基于数学等式的参数形式技术，广泛应用于图像中检测形状的任务。其核心思想是将图像中的形状参数化，通过求解特定的数学方程来识别形状特征。常见的霍夫形状包括直线、椭圆和圆等，这些简单的形状在计算上相对高效。
霍夫直线
霍夫直线是一种通过参数方程描述直线的技术。其核心思想是利用直线的方向角θ和距离参数ρ来表示直线。具体步骤如下：
首先对图像进行边缘检测，提取出边缘信息。 调用HoughLinesP函数，该函数接收以下参数： - cannyEdges：边缘检测后的图像
- lines：存储直线信息的输出图像
- rho：直线到原点的距离参数，通常设置为1
- theta：直线方向角的分辨率，通常设置为π/180
- minLineLength：直线最短长度的阈值，通常设置为50
- maxLineGap：直线最大间隔，通常设置为20
根据检测结果绘制直线，标记出所有候选直线。 霍夫圆
霍夫圆则是对圆形的参数化处理，主要通过三个参数θ、r和ρ来描述圆的特征。其核心思想与霍夫直线类似，但具体实现方式有所不同。步骤如下：
使用HoughCircles函数进行圆检测，该函数接收以下参数： - cannyEdges：边缘检测后的图像
- circles：存储圆信息的输出图像
- method：检测方法，常用CV_HOUGH_GRADIENT
- radius：圆的半径分辨率，通常设置为图像行数的1/15
调用函数后，图像中将标注出所有候选圆。 使用场景
霍夫变换技术在图像处理领域具有广泛的应用价值。无论是用于直线检测还是圆检测，它都能够有效地提取图像中的形状特征。通过调整参数，可以灵活地适应不同的应用场景。
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