問題提出：由於存在雜訊和光照不均勻，所以檢測出的邊緣點通常不能完整（或聯絡）的表示實際邊緣
基本思想：將輸入空間中的（多個）回歸問題轉化為引數空間的定位問題。然後引數空間的每個「眾數」對應著輸入空間的乙個模型例項。
霍夫空間可以說成是原函式的引數空間，y=kx+b指的就是k和b組成的空間，(x－a)(y－b)=r就是a，b，r的空間。對於直角座標空間中的一條直線可以用它到原點的距離p以及它過原點的垂線與x軸的夾角ψ表示出來，也就是小學時說的知道了斜率和乙個點了求直線方程。
所以直線在極座標的表示法是 p=xcos
我們知道要幾個點(xi，yi)在同一直線上，他們必須滿足原方程式，也就是說它們滿足共同的引數p，
前面說過，過直角座標某一點的所有直線是一條正弦曲線。那麼再想一想，過直角座標中另外一點的所有直線對應了另一條正弦曲線。如果兩條正弦曲線相交於一點(pi，
同樣的原理，(a－x)(b－y)=r，就是以(x，y)為圓心r為半徑的圓。對於以原圓周(xi，yi)為圓心，r為半徑的無數個圓肯定叫于乙個點，這個點就是(a，b)。霍夫圓檢測就是固定r，先檢測出(a，b)。
霍夫變換的性質：
優點：雜訊和曲線間斷對霍夫變換的影響小
在已知曲線形狀的條件下，霍夫變換實際上是利用分散的邊緣點進行曲線逼近，它也可以看成一種聚類分析技術。
霍夫直線檢測
使用python做霍夫直線檢測，直接詳細 注釋清晰 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if name main pic path c users echo desktop python file hough p...
霍夫直線檢測
霍夫直線檢測的原理 略 直接上 一 首先匯入，並進行高斯濾波降噪 我用的是這幅圖 二 獲取影象的輪廓 獲取邊緣 edges cv.canny src,150,300,aperturesize 3 cv.imshow edges edges 獲取邊緣後如下 接下來有兩種方法可以提取直線 方法一 lin...
霍夫變換檢測直線
對於結構化道路的檢測，常用的方法是採用霍夫變換檢測道路中的直線段。一條直線可以看做是影象上的若干個畫素點組成，也可以用一條直線方程來表示，如 y kx b,那麼霍夫變換檢測直線段其實是將影象畫素點空間變換到引數空間，對於直線來說就是引數 k，b 也可以用來檢測其他形狀如圓和橢圓，只是引數空間表示不一...