霍夫變換的主要作用是從影象中檢測出具有某種相同特徵的幾何形狀，如直線、圓等。
霍夫變換的基本原理：
例如檢測情景為直線檢測。我們知道，在直角座標系下，直線方程表示為y=
k∗x+
b ，其中k,
b 為引數，表示直線的斜率和截距。
那麼，對於直角座標系下的某個特定點(x
0,y0
) ，過該點的任意直線方程為y0
=k∗x
0+b ，也就是說點(x
0,y0
) 確定了乙個直線簇，直線簇由引數k,
b 變數決定。由此可以理解為直角座標系下的乙個點(x
0,y0
) 對應於k−
b 引數空間的一條直線y0
=k∗x
0+b
在以上理論的基礎上，我們考慮，在影象中，如果有多個畫素點位於一條直線上，而每個畫素點對應於引數空間k−
b 的一條直線，而這些直線的共性是相交於一點，該點(k
0,b0
) 就是影象空間中畫素所對應直線的斜率和截距。
因此，我們可以把影象空間中的畫素點轉換為引數空間表示，並通過統計引數空間上的峰值（交點）點來檢測影象空間上的直線，此時每個峰值點對應於影象空間中的一條直線。
實際中，y0
=k∗x
0+b 的直線方程無法表示x=
c 這種形式的直線，因為直線的斜率為無窮大。所以通常引數空間表示採用ρ=
x∗co
sθ+y
∗sin
θ 的形式，引數為
ρ 和
θ ，這樣影象空間中的乙個畫素點對應於ρ−
θ 空間的一條曲線。
這裡列舉乙個實驗例子，左圖為霍夫變換檢測的直線，右圖為canny檢測的邊緣。
基本**如下，
OpenCV 霍夫線變換 霍夫圓變換
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霍夫變換 hough
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