Image processing 三维Hough空间

我在图像中搜索圆的半径和中心坐标。已经尝试过2D Hough变换。但我的圆半径也是未知的。我仍然是计算机视觉的初学者，因此需要指导线和帮助来实现三维hough空间。

您实现它就像实现二维hough空间一样，但有一个额外的参数。伪代码如下所示：

for each (x,y) in image
     for each test_radius in [min_radius .. max_radius]
         for each point (tx,ty) in the circle with radius test_radius around (x,y)
             HoughSpace(tx,ty,test_radius) += image(x,y)

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实现它就像实现2D Hough空间一样，但需要附加一个参数。伪代码如下所示：

for each (x,y) in image
     for each test_radius in [min_radius .. max_radius]
         for each point (tx,ty) in the circle with radius test_radius around (x,y)
             HoughSpace(tx,ty,test_radius) += image(x,y)

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Thiton为您提供了将问题形式化的正确方法。但是，您将遇到hough变换固有的其他问题：

• 如何可视化参数空间？您可以使用VTK之类的库实现某些功能，但数据的三维可视化始终是一个困难的主题。可视化对于调试检测算法非常重要，也是2D hough变换的一个优点

• 局部最大检测是非平凡的。新维度将意味着您的参数空间将更加稀疏。在这方面您将有更多的调整要做

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如果您正在寻找圆检测算法，您可能有比hough变换更好的选择（谷歌“使用梯度对向量快速圆检测”在我看来不错）

Thiton为您提供了正确的方法来形式化问题。但是，您将遇到hough变换固有的其他问题：

• 如何可视化参数空间？您可以使用VTK之类的库实现某些功能，但数据的三维可视化始终是一个困难的主题。可视化对于调试检测算法非常重要，也是2D hough变换的一个优点

• 局部最大检测是非平凡的。新维度将意味着您的参数空间将更加稀疏。在这方面您将有更多的调整要做

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如果您正在寻找圆检测算法，您可能有比hough变换更好的选择（谷歌“使用梯度对向量快速圆检测”在我看来不错）

您的圆是图像中唯一的对象吗？你能发布一张样本图片吗？你的圆圈是图片中唯一的对象吗？你能贴一张图片样本吗？这比我读过的其他解释都要清楚。这比我读过的其他解释都要清楚。谢谢你给我报上的名字。笔划宽度变换使用类似的技术从自然图像中提取字符。虽然我以为有人在圆和椭圆上应用了类似的技术，但我还没有在谷歌上搜索过。谢谢你给我报的名字。笔划宽度变换使用类似的技术从自然图像中提取字符。虽然我以为有人在圆和椭圆上应用了类似的技术，但我还没有在谷歌上搜索过。