始图像中给定曲线检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。Hough变换的根据公式：xcosθysi
θρ从而实现了把xy平面的图像转换为θρ参数平面上的图像矩阵。这样就是实现了一种物体的图像分割，然后再进行物体提取。这里就举一个hough处理圆的原理。与使用（rtheta）来表示一条直线相似，使用（abr）来确定一个圆心为（ab）半径为r1如何表示过某个点的所有圆？某个圆过点（x1y1），则有：x1a12y1b12r12。那么过点（x1y1）的所有圆可以表示为（a1ib1ir1i），其中r1∈（0，无穷），每一个i值都对应一个不同的圆，（a1ib1ir1i）表示了无穷多个过点（x1y1）的圆。2如何确定多个点在同一个圆上？如2中说明，过点（x1y1）的所有圆可以表示为（a1ib1ir1i），过点（x2y2）的所有圆可以表示为（a2ib2ir2i），过点（x3y3）的所有圆可以表示为（a3ib3ir3i），如果这三个点在同一个圆上，那么存在一个值（a0b0r0），使得a0a1ka2ka3k且b0b1kb2kb3k且r0r1kr2kr3k，即这三个点同时在圆（a0b0r0上。从下图可以形象的看出：的圆。
f首先，分析过点（x1y1）的所有圆（a1ib1ir1i），当确定r1i时，（a1ib1i）的轨迹是一个以（x1y1r1i）为中心半径为r1i的圆。那么，所有圆（a1ib1ir1i）的组成了一个以（x1y10）为顶点，锥角为90度的圆锥面。三个圆锥面的交点A既是同时过这三个点的圆。这样就可以根据多次比较，根据各个点的投票超过设定阀值来得出果实的形状大小。
f二、数学形态学识别原理：数学形态学是一种非线性图像处理和分析理论抛弃了传统的数值建模、处理和分析的观点从集合运算的角度来描述和分析图像着重研究图像的集合结构。从某种意义上讲数学形态学开辟了图像处理与识别的新理论、新方法。数学形态学的基本运算包括膨胀、腐蚀以及由膨胀和腐蚀不同组合推导出的开启、闭合、厚化和薄化等算法。数学形态学最初用于数学形态学最初用于处理二值图像。它是将二值图像看成集合而结构元素是一个可以在图像上平移且尺寸比图像小的集合并运用结构元素对图像进行探测。结构元素在图像范围内平移的同时施加交、并、补等集合运算以达到对二值图像的处理。但是由于现实中的图像多为灰度图像因此将二值形态学推广到灰度形态学相当于将图像的函数空间从二维推广到三维函数的值域从01推广到0255。灰度形态学是二值形态学对灰度图像的自然扩展其中二值形态学中所用到的交、并运算分别用最r