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
既知のラジオサークルのハフ変換は、デジタル画像の円を検出する手法です。この手法は、グレーレベルの丸いオブジェクトを検出するのに役立ちます。既知のラジオサークルのHough変換の基本的なアルゴリズムは、次の手順で構成されています。

    1.入力画像の勾配画像を計算します。

    2.しきい値を適用して、高い勾配でピクセルを選択します。

    3.しきい値で選択されたピクセルごとに反復します。選択したピクセルを通過する既知のラジオサークルを計算します。b。入学パラメーターに同意する各円の会計士を増やします。

    4.最高のカウンターで円を返します。

pseudocode：

// IMG画像画像

//しきい値が高い勾配intしきい値でピクセルを選択する

//ラジオで知られている無線パラメーター

//検出された円を保存するリスト<circle>円

//エントリ画像のグラデーション画像を計算グラード=計算（IMG）

//（int x = 0; x <width; x ++）{for（int y = 0; y <height; y ++）{for for（int x = 0; x <width; x ++）{for for iterar

//高勾配のピクセルを選択します
if（grad [x] [y]＆＃62;しきい値）{

  //選択したピクセルを通過する既知のラジオサークルを計算します