霍夫变换代码，可用！

资 源 简 介

霍夫变换代码，可用！

详 情 说 明

霍夫变换是一种经典的图像处理技术，特别适用于检测图像中的几何形状，尤其是直线检测。其核心思想是将图像空间中的点映射到参数空间，通过参数空间的累加统计来识别特定形状。

在直线检测应用中，霍夫变换通过将直角坐标系中的直线转换为极坐标系中的参数组合来实现。图像中的每个边缘点都会在参数空间投票给可能经过它的所有直线，最终参数空间中累积值最高的点对应着图像中最明显的直线。

实现过程通常包括以下步骤：首先对输入图像进行预处理，包括灰度化和边缘检测；然后将边缘点转换到霍夫参数空间；接着在参数空间中寻找局部最大值，这些峰值对应图像中的直线；最后将这些参数转换回图像空间的直线表示。

需要注意的是，输入图像的质量直接影响检测效果。通常需要先进行二值化处理，突出边缘特征。此外，参数设置如累加器分辨率和最小投票数也会影响检测精度和计算效率。改进算法如概率霍夫变换可以优化计算性能，特别是在处理大图像时。