霍夫變換（Hough Transfrom）是圖像處理中的一種特征提取技術，它通過一種投票算法檢測具有特定形狀的物體，該過程在一個參數空間中通過計算累計結果的局部最大值得到一個符合該特定形狀的集合作為霍夫變換的結果。

最初的霍夫變換是設計用來檢測直線和曲線的，起初的方法要求知道物體邊界線的解析方程，但不需要有關區域位置的先驗知識，這種方法的一個突出優點是分割結果的魯棒性，即對數據的不完全或者噪聲不是非常的敏感，然而要獲得描述邊界的解析表達常常是不可能的；后經過推廣，經典霍夫變換用來檢測圖像中的直線，再后來霍夫變換擴展到任意形狀物體的識別，多為圓或者橢圓。霍夫變換運用兩個坐標空間之間的變換將在一個空間中具有相同形狀的曲線或者直線映射到另一個坐標空間的一個點上形成峰值，從而把檢測任意形狀的問題轉化為統計峰值問題。

霍夫變換在OpenCV中分為霍夫線變換和霍夫圓變換兩種。

--------------OpenCV中的霍夫線變換

（1）對于直角坐標系中的任意一點A，經過點A的直線滿足.(k是斜率，b是截距)

為什么要用極坐標而不是笛卡爾坐

總結

以上是生活随笔為你收集整理的霍夫变换（Hough Transform）：霍夫变化在图像处理以及点云处理中的直线检测应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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