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搜索资源 - hough line parameters
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：以matlab工具箱的形式给出了静态及动态未知环境下移动机器人地图构建的仿真研究平
台。通过分析polaroid6500声纳、电子罗盘、编码器等传感器的工作原理建立了参数可调的传感器
模型。这些传感器为机器人提供位姿及环境信息。在分析已有基于hough变换的线段提取算法的基
础上提出了抑止。杂线段。现象的CIHT[Clus~r Inhibiting Hough Transform]算法．采用cIHT
对声蚋信息作环境特征提取，便于开展基于环境特征的未知环境地图构建算法方面的研究
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文件中有根据经典HOUGH变换算法写的圆检测VC函数,由于圆有三个参数，因此HOUGH算法的圆检测相比直线要慢得多-Document based on the classic HOUGH transform circle detection algorithm written in VC function, there are three parameters as a result of a round, so HOUGH circle detection algorithm is much
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霍夫变换和RANSAC... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
-observe that Hough transform and RANSAC can estimate line
parameters even with outliers.
Write a program to estimate the parameters of a 2D circle.
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利用hough变换检测图像中的直线，得到检测直线的参数与首位端点，并在原图中标出所检测到得直线。-Detection using hough transform image of the straight line parameters to be detected with the first endpoint, and the Original bid to get straight out of the test.
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哈夫变换直线参数检测是图像分析和计算机视觉中一个基本问题,哈夫变换能很好地解决这个问题,然而哈夫变换的巨大计算量使它难于实时应用.因为一个图像点对应参数空间的一条曲线,图像点与量化后的参数区间是一对多的关系,造成了标准哈夫变换的计算复杂性.而两点确定一条直线,两个图像点对应一个参数点,利用这个原理能大幅度减少哈夫变换的计算量.
-Hough transform line detection is a parameter image analysis and computer vision a
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Hough变换利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。例如，图1(a)中的九条线段对应于如图1(b)所示的其Hough参数空间的九个累加器峰值。图1(b)中，Hough参数空间的横纵坐标分别为直线极坐标方程:ρ＝x×cos(θ) + y×sin(θ) 的两个参数ρ和θ。九个峰值的ρ和θ值唯一的确定其对应线段所在直线的两个参数。并且线段的长度决定坐标(ρ,θ)处的
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文件中有根据经典HOUGH变换算法写的圆检测VC函数,由于圆有三个参数，因此HOUGH算法的圆检测相比直线要慢得多-Document based on the classic HOUGH transform circle detection algorithm written in VC function, there are three parameters as a result of a round, so HOUGH circle detection algorithm is much
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基于hough变换得直线检测，对于一组随机的直线点，可以得到直线参数，检测精度高。-Was based on line detection hough transform, for a group of random straight points, you can get a straight line parameters, high detection accuracy.
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hough变换检测图像中的直线可以得到检测直线的参数与首位端点。-Hough transform to detect the image of a straight line can be detected in the parameters of the line and the first endpoint.
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