opencv 霍夫变换椭圆检测 霍夫圆检测matlab

CS131 Lecture06：边缘检测

by：斯坦福大学计算机科学系

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zhaoxiongjun/CS131_notes_zh-CNgithub.com

（包含中英文版课件及相关课程视频）

1 介绍

本课程包括边缘检测、Hough转换和RANSAC。边缘检测提供了有意义的语义信息，有助于理解图像。这有助于分析元素的形状、提取图像特征，以及了解所描绘场景的属性变化，例如深度不连续、材质类型和光照等。我们将探讨Sobel和Canny边缘检测技术的应用。下一节将介绍用于检测图像中参数模型的Hough变换；例如，通过Hough变换可以检测由两个参数定义的线性线。此外，这种技术可以推广到检测其他形状（如圆）。然而，正如我们将看到的，使用霍夫变换在拟合具有大量参数的模型时并不有效。为了解决这个模型拟合问题，在最后一节中引入了随机抽样一致性（RANSAC）；这种非确定性方法重复抽样数据子集，根据如何将剩余的数据点分类为“内点”或“异常值”，并使用它们来拟合模型，。它们可以通过拟合模型来解释（即它们与模型的接近程度）。结果用于最终选择用于实现最终模型拟合的数据点。最后一节对RANSAC变换和Hough变换进行了比较。

2 边缘检测

边缘检测的目的

边缘检测与哺乳动物的眼睛非常相关。大脑中的某些神经元擅长识别直线。来自这些神经元的信息被整合到大脑中，用于识别物体。事实上，边缘对于人类的识别非常有用，线条图几乎和原始图像一样容易识别（图1）。我们希望能够提取信息、识别对象以及恢复图像的几何和视点。

图1：大脑的某些区域对边缘作出反应；线条图和原始图像一样容易识别

边缘基础知识