在cv中，經常需要檢測直線，用到霍夫變換演算法。（感覺自己的語言表達能力有所欠缺，所以寫下來）
*在影象空間中，可以用y=mx+b表示一條直線。其中，x、y為變數，m、b為引數
*對其進行變換，b=-mx+y。這樣，就完成了影象空間到引數空間的轉換
*從影象空間到引數空間，一條直線變成了乙個點（m，b）
*對於影象空間中的乙個點，影象空間中的每條經過該點的直線都對應著引數空間中的乙個點（m，b），這些點在引數空間中構成一條直線
* 當影象空間中有多個點時，引數空間中相應的會有多條直線；當影象空間中的點在一條直線上時，引數空間中的多條直線會相交於同一點（m，b），即為影象空間中直線的斜率和截距。霍夫直線檢測演算法就是基於該原理。
* 因此，霍夫直線檢測演算法總結如下：
1）引數空間量化
2）建立引數空間累加器a(m,b)，並初始化為0
3）對於影象空間直線上的每個點：
對應著引數空間中的乙個直線，若引數空間的點（m，b）在該直線上，那麼a（m，b）加1
4）找到a(m，b）的最大值，即為直線的斜率和截距
for point in image_lines: #影象空間中的point對應引數空間的parameters_line（b=-xm+y）
for m,b in a:
if m,b in parameters_line:
a[m,b]+=1
res=max(a(m,b))
此時，影象空間和引數空間的對應關係如下：
從圖中可以看出，霍夫直線檢測即為在引數空間中對rho和theta投票的過程，得票最高者為最終的直線引數。
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