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基于Hough变换的椭圆检测MATLAB算法实现
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资 源 简 介
本项目实现了一种基于Hough变换的椭圆检测MATLAB算法。通过边缘检测提取图像候选边缘点，在改进的Hough参数空间中高效投票识别椭圆参数，最终精确定位并输出检测结果。
详 情 说 明
基于Hough变换的椭圆检测MATLAB算法实现
项目介绍
本项目实现了一个基于改进Hough变换的椭圆检测算法，能够从输入的灰度图像中自动识别并精确定位椭圆形状。系统采用边缘检测技术提取图像轮廓点，通过优化的参数空间投票机制识别椭圆几何参数，最终输出检测结果和可视化图像。功能特性
- 自动椭圆识别：无需人工干预，自动检测图像中的椭圆目标
- 参数可配置：支持最小/最大椭圆尺寸阈值、边缘检测灵敏度、累加器阈值等参数调整
- 多椭圆检测：可同时检测图像中的多个椭圆目标
- 结果可视化：提供检测结果叠加显示和参数空间可视化功能
- 高精度定位：采用改进的Hough变换算法，实现亚像素级椭圆定位精度
使用方法
基本调用方式
% 读取输入图像 inputImage = imread('test_image.jpg');% 设置检测参数（可选） params.minAxis = 20; % 最小椭圆轴长阈值 params.maxAxis = 200; % 最大椭圆轴长阈值 params.edgeSensitivity = 0.5; % 边缘检测灵敏度 params.accumulatorThreshold = 0.7; % 累加器阈值
% 执行椭圆检测 [ellipseResults, resultImage] = ellipseDetectionHough(inputImage, params);
输出结果说明
算法返回两个主要输出：ellipseResults：椭圆检测结果结构体数组，包含每个检测椭圆的中心坐标、长短轴长度、旋转角度和置信度评分resultImage：可视化结果图像，原始图像上叠加显示检测到的椭圆轮廓
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 必要工具箱：Image Processing Toolbox
- 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
- 存储空间：至少500MB可用空间
