霍夫变换简介
霍夫变换（Hough Transform）是一种图像处理领域常用的算法，用于检测图像中的直线和曲线。
霍夫变换的基本思想是将图像中的每个点转换为一组参数表示的曲线，然后在参数空间中搜索连续的曲线。通过在参数空间中的累加操作，可以找到图像中的直线和曲线。
霍夫变换的应用
霍夫变换在许多领域中都有广泛的应用，包括计算机视觉、图像识别、图像分割等。
在计算机视觉中，霍夫变换常用于检测图像中的直线和曲线，例如在道路检测、边缘检测、圆检测等应用中都有所应用。
示例应用：霍夫变换图像检测
通过使用霍夫变换算法，我们可以实现图像中直线和曲线的检测。例如，我们可以将一张包含道路的图像进行霍夫变换，找到图像中的道路边界，从而实现自动驾驶中的道路检测。
下图是一张经过霍夫变换处理的图像，可以清晰地看到图像中检测到的直线和曲线：
总结
霍夫变换是图像处理中的重要算法，可以用于检测图像中的直线和曲线。它在计算机视觉、图像识别、图像分割等领域有广泛的应用。通过霍夫变换，我们可以实现图像检测、边缘检测、圆检测等功能。在实际应用中，我们可以根据具体的需求，调整参数和算法，优化检测效果。
