圆孔检测

matlab 的圆孔检测功能还蛮实用的，尤其你要做一些自动化检测或者图像识别相关的活，挺省事的。项目用的是MATLAB的图像工具箱，把一整套从预到结果导出的流程都跑通了，响应也快，代码也不复杂，适合你快速上手玩一玩。 图像预那块做得还不错，像灰度化、二值化这些基本操作都集成了，尤其是用滤波降噪那步，效果还挺的，能帮你把图像背景弄得干净点。后面的边缘检测环节也有好几种方法，比如你熟的Canny和Sobel都有支持，灵活选。 霍夫圆变换是检测圆孔的主力，用的是参数空间找峰值的思路，比较靠谱。你还能自己设定直径范围和圆度阈值，过滤一些乱入的假圆，这个自定义挺关键的。不然你图里一堆小干扰，结果就全乱了

完整瑞利-索末菲模型的 Matlab 实现，比较适合搞光学模拟的你参考。代码清晰，逻辑直接，用起来挺顺手。适合做圆形孔径的近场衍射计算，不用担心孔径尺寸或传播距离的限制，场景覆盖得蛮广的。 Gilllen 那篇 AJP 老论文里提到的近场传播计算方法，这段代码就是对它的一个还原。像那种需要沿 z 轴观察不同传播距离下的强度分布场景——比如检测器放在(0,0,z)点，z 从 1000a 一路减小——这个模型就挺派得上用场。 代码默认圆孔径半径是100 µm，波长设定为10 µm，入射是平面波，电场幅度是1。这些数值在实验或仿真中也挺常见的。核心其实就是个积分计算，轴上强度的结果也蛮稳定。 哦对了

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

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。

提供了易懂的椭圆检测程序，只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像，特别适合检测大小相似的多个椭圆。

发现已锁定的进程

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

帐号密码安全性检查