边缘提取在霍夫变换中的应用

本项目是我在硕士期间编写的边缘提取程序，采用CMU步态库中的图像作为示例，主要目的是提取图像中人的轮廓。程序涵盖了一系列常见的图像处理步骤，包括形态学运算、孔洞填充、平滑处理、以及标签标注等。每个步骤都有详细的注释，便于理解和扩展。以下是代码片段： 形态学闭运算： se = strel('disk', 3); f6 = imclose(f5, se); figure(4); imshow(f6); 填充图像孔洞： f8 = imfill(f6); figure(5); imshow(f8); 图像平滑： f9 = double(f8)/255; f10 = medf

Matlab中通过腐蚀与膨胀提取物体边缘，可直接下载使用。

这段Matlab源代码使用霍夫变换识别Scantron答题卡。Scantron答题卡通常垂直摆放，因此无需额外校正其位置。代码分别标定了答题卡的考号和答案区域。

霍夫变换通过点线对偶原理，将图像空间的曲线转换为参数空间的点，进而将曲线的检测转换为寻找参数空间的峰值问题。适用于检测直线、椭圆、圆弧等几何形状。本PPT详细介绍霍夫变换原理，并附带MATLAB源代码。

MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示于一体，构成了方便、友好的用户界面环境。MATLAB提供的信号处理工具箱函数，为信号与系统的分析提供了强有力的工具。

利用Matlab进行开发时，可以使用多信号小波变换分解来实现特征提取。小波变换技术能有效地从复杂信号中提取有用的特征信息。

CSDN佛怒唐莲分享的视频均附有完整可运行的代码，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m及其调用的其他m文件。适用于Matlab 2019b版本，操作简便。若运行出现问题，请根据错误提示进行修改，如仍有疑问，请私信博主获取帮助。详细的操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab的当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得运行结果。如需更多仿真服务或合作，欢迎联系博主获取更多信息。

使用Matlab实现人脸特征提取的过程中，PCA技术发挥了重要作用。

小波变换在信号处理中具有显著的去噪效果，被广泛应用于各种信号处理场景。