已经写过论文，描述了如何将Hough变换推广到检测圆形和抛物线等形状。我是计算机视觉的新手，但发现这些论文非常艰难。还有代码可以执行此检测，但这比我想要的更多。我想知道是否有人可以简单地在子弹点或伪代码中简单描述如何使用Hough变换来检测图像中的抛物线。这将是惊人的。或者，如果有人知道我在网上没有遇到任何基本解释，那也是不错的。）。
非常感谢:)。
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有趣的问题。这看起来像great resource。我收录了一个摘要（松散引用）。另请参阅本答案底部Mathworks的源代码--Matlab具有houghlines和houghpeaks函数，这些函数对您有用。希望它有所帮助。
- 在主题图像上运行边缘检测算法，例如Canny边缘检测器
- 将边缘/边界点输入Hough变换（线检测）
- 为每个点生成极地空间（半径，角度）的曲线 在笛卡尔空间（也称为 累加器数组）
- 从累加器数组中提取局部最大值，例如使用a 相对门槛
- 换句话说，我们只采用累加器中的那些局部最大值 值等于或的数组 大于某个固定百分比 全球最大值。
- De-Houghing into Cartesian space产生一组图像主题的线描述
cs.jhu.edu： http://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall04/GHT1.pdf
Mathworks代码：http://www.mathworks.com/help/toolbox/images/ref/hough.html