霍夫变换的研究背景
问：霍夫 变换和最小二乘法有什么区别
- 答：它们是算不同的是东西，得到的解也不同。
霍夫变换： 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。烂启兆主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线饥租(线段)。
最小二乘法：又称最小平方法是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹旁散配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
问：我想要特德霍夫的资料
- 答：他们说的很全了,你还想知道什么.
特德·霍夫是微处理器之父。
问：哈夫变换和霍夫变换一样吗
- 答：不一样。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，哈夫变换是利用图像简桥全局特性对各种基元进行检测的一种方法，所以不一样。哈夫变换是利用图像全局特性对各种弯咐此(特定)基元进行检测的一种方法。霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数埋迅位影像处理。
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