imfindcircles
円のハフ変換を使用した円の検索
構文
説明
例
入力引数
出力引数
ヒント
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。
【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
【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。
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
。
【中文译文
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。