human
既知のラジオサークルのハフ変換のテクニックについて話し合います。
エントリが
灰色のレベルの画像。

簡単で簡素化された応答
gpt
Houch Transformsは、1962年にPaul Houghによって提案され、特許を取得しました。当初、この手法は画像内の線の検出にのみ適用され、後にいくつかのパラメーターで説明できる数字を識別するために拡張されました。

これは、1つの画像でまっすぐに検出するためにアルゴリズムがどのように機能するかの擬似コードです。

1：画像を読み込みます
2：画像内のエッジを検出します
3：画像の各ポイントについて：
4：はい、ポイント
  
    
    {\ displaystyle（x、y）}
  
（x、y）はエッジにあります：
5：すべての可能な角度について
  
    
    {\ displaystyle \ theta}
  
\ theta：
6：計算します
  
    
    {\ displaystyle \ rho}
  
ポイントの\ rho
  
    
    {\ displaystyle（x、y）}
  
（x、y）角度で
  
    
    {\ displaystyle \ theta}
  
\ theta
7：位置を増やします
  
    
    {\ displaystyle（\ rho、\ theta）}
  
{\ dispaystyle（\ rho、\ theta）}アキュムレータの
8：アキュムレータの値が最も高い位置を探します
9：アキュムレータで値が最大の線を返します。