计算机视觉:使用Hough变换检测抛物线

Question

已经有论文描述了如何将霍夫变换推广到检测圆形和抛物线等形状。虽然我是计算机视觉的新手，但我发现这些论文很难理解。也有代码可以做这个检测，但这不是我想要的。我想知道是否有人可以用项目符号或伪代码简单地描述Hough变换是如何用于检测图像中的抛物线的。那就太棒了。或者，如果有人在网上知道任何我没有遇到的基本解释，那么这也是足够好的:)。

非常感谢:)。

Answer 1

这个问题很有趣。这看起来像great resource。我包含了一个摘要(引用松散)。另请参阅此答案底部的Mathworks源代码- Matlab具有对您有用的houghlines和houghpeaks函数。希望能有所帮助。

对于笛卡尔空间(也称为累加器)中的每个点(也称为累加器和来自累加器阵列的局部最大值，例如使用

• ，我们只取累加器阵列中的那些其值等于或大于全局最大值的某个固定百分比的局部最大值

​

对笛卡尔空间进行

• 去后处理产生一组对图像主体

的线条描述

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

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