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- ¿Cuál es la desventaja de la transformación de Hough??
- Cómo se usa la transformación de Hough para la detección de la forma del límite?
- ¿Por qué la transformación Hough es eficiente??
¿Cuál es la desventaja de la transformación de Hough??
Limitaciones. La transformación de Hough es solo eficiente si un gran número de votos caen en el contenedor derecho, de modo que el contenedor se pueda detectar fácilmente en medio del ruido de fondo. Esto significa que el contenedor no debe ser demasiado pequeño, o de lo contrario algunos votos caerán en los contenedores vecinos, reduciendo así la visibilidad del contenedor principal.
Cómo se usa la transformación de Hough para la detección de la forma del límite?
La transformación de Hough puede detectar líneas, círculos y otras estructuras si se conoce su ecuación paramétrica. Puede dar una detección robusta bajo ruido y oclusión parcial • Puede dar una detección robusta bajo ruido y oclusión parcial. Las fronteras entre las regiones son • Las fronteras entre las regiones son líneas rectas.
¿Por qué la transformación Hough es eficiente??
La implementación HT define una mapeo de los puntos de imagen a un espacio de acumuladores (espacio de hough). El mapeo se logra de una manera computacionalmente eficiente, en función de la función que describe la forma objetivo. Este mapeo requiere mucho menos recursos computacionales que la coincidencia de plantillas.
