WK_HoughCircles（円ハフ変換による円検出）

1. 概要：画像処理の仕組み

画像内から「円（まる）」を探し出し、その中心座標と半径を特定するアルゴリズムです。 形が多少崩れていたり、一部が欠けていたりする円でも、数学的な集計（ハフ変換）によって「そこに円がある」と推測して検出できるのが特徴です。

2. GUIの使い方

• min_radius / max_radius: 探索する円の最小・最大半径を指定します。
• min_votes: 円として認定するための最低限の得点（投票数）です。
• range_to_judge_same: 同一の円とみなすための座標の許容範囲です。
• enable_add_roi: 検出された円をROI Managerに自動登録します。
• enable_output_hough_image: 内部的な計算過程を画像化した「ハフ空間画像」を出力します。

3. サンプル

サンプル画像を用意しました。以下の手順で試してください。

• [[こちら|https://github.com/WAKU-TAKE-A/IJSampleProgram/blob/master/Sample_WK_HoughCircles.zip]]からzipファイルをダウンロードしてください
• 全て展開します。
• 全てのファイルをImageJで開きます
• WK_HoughCirclesを実行し、example_of_hough_c_parameters.jpgと同じように設定してください

4. 注意点

• 8-bit Grayscale 画像に対応しています。
• あらかじめエッジ抽出や二値化を行っておくと精度が向上します。

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