主要内容

。中文:中文:。

imfindcircles

円のハフ変換を使用した円の検索

説明

中心= imfindcircles (一个半径は,イメージ一个}}半径。出力中心は,イメージ内にある円の中心の(x, y)座標を含む2列の行列です。

中心半径[a] =一个radiusRange;;radiusRange。【中文译文半径?中心

中心半径度规[a] =一个radiusRangeは,円ごとにアキュムレータ配列のピークの大きさを(降順で)含む列ベクトル度规(2)。中心半径★★★★★度规这是我最喜欢的。

___[a] =___名称,值は,上記の任意の構文を用いて,1つまたは複数の名称,值

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A = imread;“coins.png”);imshow (A)

图中包含一个轴。坐标轴包含一个image类型的对象。

半径r[15,30]。

[圆心,半径,公制]= imfindcircles(A,[15 30]);

メトリクスの値に従って5つの最も強い円を保持します。

centersStrong5 = centers(1:5,:);radiiStrong5 = radii(1:5);metricStrong5 = metric(1:5);

★★★★★★★★★★★★★★★

viscircles (centersStrong5 radiiStrong5,“EdgeColor”“b”);

图中包含一个轴。轴包含3个类型为line, image的对象。

A = imread;“circlesBrightDark.png”);imshow (A)

图中包含一个轴。坐标轴包含一个image类型的对象。

这就是我的意思。

Rmin = 30;Rmax = 65;

[centersBright, radiiBright] = imfindcircles(A,[Rmin Rmax],“ObjectPolarity”“光明”);

[centersDark, radiiDark] = imfindcircles(A,[Rmin Rmax],“ObjectPolarity”“黑暗”);

viscircles (centersBright radiiBright,“颜色”“b”);

图中包含一个轴。轴包含3个类型为line, image的对象。

viscircles (centersDark radiiDark,“线型”“——”);

图中包含一个轴。轴包含5个类型为line, image的对象。

入力引数

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。。

;||int16|uint8|uint16|逻辑

円の半径は,検出する円形オブジェクトのおよその半径であり,正の数値として指定します。

;||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

[rmin做)rmin征求我很高兴。

;||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

【翻译

オプションの引数名称,值名字【翻译】价值() () ()名字Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

例:“ObjectPolarity”、“光明”

“ObjectPolarity”

“光明”
“黑暗”

这是我的第一个梦想,我的梦想。“方法”

“PhaseCode” 阿瑟顿,克比森[1]我的意思是。★★★★★★★★
“二级” 2、[2][3]

例:“方法”、“PhaseCode”阿瑟顿(Atherton),克比森(Kerbyson)。

“敏感”[0,1] > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > >★★★★★★★★★★imfindcircles。。

“EdgeThreshold”。しきい値をゼロ勾配の大きさに設定するには0? ? ? ?★★★★★★★★1? ? ? ?★★★★★★★★★★imfindcircles。。【中文翻译】imfindcirclesは関数graythresh

例:“EdgeThreshold”,0.5【中文翻译0.5? ? ? ? ?

出力引数

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P2。1。行数P中心

;

半径(j)【中文翻译中心(j,:)

;

度量(j){}}半径(j)? ?中心(j,:)

;

ヒント

  • 半径(一)rmin) 5 .中文:imfindcircles【翻译】

  • 【翻译】“二级”ではなく“PhaseCode”メソッド(既定の設定)を使用すると,半径の推定ステップが高速になります。

  • “PhaseCode”“二级”★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★。

  • imfindcircles

  • imfindcirclesは,結果の精度を高めるためにバイナリ(論理)イメージの前処理を行います。【中文译文rgb2gray

アルゴリズム

imfindcircles。このアプローチが使用されるのは,ノイズ,オクルージョン,および照度の変化に対してロバスト性があるためです。

中文:中文:赫特,。3、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文、中文。

  1. 【翻译

    高い勾配値の前景ピクセルは候補ピクセルとして指定され,アキュムレータ配列に”投票”できるようになります。従来のCHT実装において,候補ピクセルは,周囲に一定半径の完全な円を形成するパターンに投票します。図1は,実際の円(実線の円)上にある候補ピクセルと,候補ピクセルの従来のCHT投票パターン(破線の円)の例を示しています。

    従来のCHT投票パターン

  2. 【中文

    。。図1 bは実際の円(実線の円)上にある候補ピクセル(実線の点)と,実際の円の中心と一致する投票パターン(点線の円)の例を示しています。

  3. 中国日报网2016-10-20

    CHTアルゴリズムで一般に行われるように,複数の半径の値に同じアキュムレータ配列を使用する場合,検出された円の半径は別の手順で推定する必要があります。

imfindcircles。2 .中文:2 .中文:この2つのアルゴリズムは共通の計算手順をいくつか使いますが,また,それぞれに固有の特徴をもちます。

“”“”“”“”“”“”“”“”“”“”

  • 2 .大大的大大的大大的大大的大大的

    3、步步高升、步步高升、步步高升、步步高升、步步高升。★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★位相符号化メソッドと 2 段階メソッドは、すべての半径に対して 2 次元アキュムレータ配列を 1 つ使用することによりこの問題を解決しています。このアプローチでは半径の推定という追加ステップが必要になりますが、広い半径範囲を扱うときは特に、全体的な計算負荷は通常低くなります。これは、最近の CHT 実装で広く採用されている手法です。

  • 【中文译文

    。その数を制限するため,高い勾配のピクセルのみが票の集計に含まれるように,入力イメージの勾配の大きさがしきい値になっています。

  • 【中文译文

    パフォーマンスを最適化するためのもう1つの方法は,候補ピクセルに対して利用可能なビンの数を制限することです。これを行うには,ローカルで利用可能なエッジ情報を使用して,勾配の方向に沿って限られた間隔のみで投票を許可します(図2)。

    【中文翻译

r最小值 最小探索半径
r马克斯 最大探索半径
r实际 候補ピクセルが属する円の半径
c最小值 1 .小猫最小值【翻译
c马克斯 1 .小猫马克斯【翻译
c实际 1 .小猫实际【翻译

関数imfindcircles

  • 2 段階

    。この手法は,半径ヒストグラムの計算に基づいています[2][3]

  • 位相符号化

    位相符号化[1]の基本となるのは,アキュムレータ配列内の複素数値と,配列エントリの位相で符号化された半径情報の使用です。エッジピクセルによって投じられた票には,考えられる中心の位置だけでなく,中心位置に関連付けられた円の半径についての情報も含まれます。放射状ヒストグラムを使用して明示的に半径を推定しなければならない2段階メソッドとは異なり,位相符号化では,アキュムレータ配列内にある推定された中心位置の位相情報をデコードするだけで半径を推定できます

【中文译文

草皮草皮

R2019a

参照

[1] t.j.阿瑟顿,D.J.克比森。“大小不变圆检测。”图像与视觉计算。第17卷第11期,1999年,第795-803页。

[2]袁国强,j.j.。普林斯,J.伊林沃思和J.基特勒。霍夫变换求圆方法的比较研究图像与视觉计算。第8卷第1期,1990年,第71-77页。

[10] E.R. Davies,机器视觉:理论,算法,实用性。第十章。第3版。摩根考夫曼出版社,2005年。

拡張機能

R2012a