线检测霍夫变换

资 源 简 介

线检测霍夫变换

详 情 说 明

霍夫变换是一种用于检测图像中几何形状的经典算法，尤其擅长识别直线。其核心思想是将图像空间中的点映射到参数空间，通过投票机制找出潜在的形状参数。

在线检测场景中，霍夫变换通过以下步骤实现： 边缘提取：通常先使用Canny等算法检测图像边缘，将像素点转化为候选点集。 参数空间映射：将每个边缘点从笛卡尔坐标系（x,y）转换为极坐标参数空间（ρ,θ），表示可能的直线方程。 累加器投票：在参数空间中统计交点密度，局部峰值对应原始图像中的直线。

霍夫变换的优势在于对噪声和断续边缘的鲁棒性，但计算复杂度随参数维度增加而升高。改进算法如概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform）通过随机采样提升了效率。该技术广泛应用于车道线检测、文档分析等场景。