в обнаружении круга есть лучший алгоритм, отличный от Hough Transform

Question

Я делаю проект в распознавании монет. Я использовал преобразование hough для обнаружения круга. Я хотел бы знать, есть ли какой-либо другой алгоритм обнаружения круга, который может заменить преобразование hough, алгоритм, который использует меньше места для хранения и меньше времени вычисления.

Answer 1

Вот две связанные статьи с радоном по сравнению с Hough. Это не изменяет основную память, необходимую для ее просмотра, но имеет несколько иной подход.

В секции обработки сигнала они обсуждают типы преобразований и их преимущества и отличие: https://dsp.stackexchange.com/questions/470/whats-the-difference-between-the-hough-and-radon-transforms

обнаруживающих различия и как радон полезно упоминаются ниже: https://dsp.stackexchange.com/questions/2420/alternatives-to-hough-transform-for-detecting-a-grid-like-structure?lq=1

Здесь совершенно другой подход, который может быть полезен. Он читается так, как будто это потребует большего объема памяти и времени обработки, поэтому не отвечает на базовый вопрос о том, чтобы что-то лучше. обруч преобразования: Надежный инструмент для обнаружения функций с круговой формы http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300410002529

Хог Преобразований были в основном были вокруг некоторое время и доминировать от чтения, что я сделал. Я нахожусь в своем первом курсе Computer Vision, поэтому кто-то, у кого больше истории в CV, может знать больше.