ハフ変換とは

ハフ変換は、画像解析、コンピュータ ビジョン、デジタル画像処理で使用される特徴抽出手法です。 この手法の目的は、投票手順によって特定のクラスの形状内のオブジェクトの不完全なインスタンスを見つけることです。 この投票手順はパラメータ空間で実行され、そこから、ハフ変換を計算するアルゴリズムによって明示的に構築される、いわゆるアキュムレータ空間の極大値としてオブジェクト候補が取得されます。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ハフ変換

第 2 章: 一般化 ハフ変換

第 3 章: ランダム化ハフ変換

第 4 章: 円ハフ変換

第 5 章: ライン検出

第 6 章: 3D 投影

第 7 章: パラメトリック方程式

第 8 章: 方程式

第 9 章: 楕円

第 10 章: シソイド

(II) ハフ変換に関する一般のよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野でのハフ変換の使用例の実例。

誰 この本は、

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のハフ変換に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人を対象としています。