原理介紹

霍夫變換在檢測各種形狀的的技術中非常流行，如果你要檢測的形狀可以用數學表示式寫出，你就可以是使用霍夫變換檢測它。及時要檢測的形狀存在一點破壞或者扭曲也可以使用。我們下面就看看如何使用霍夫變換檢測直線。

一條直線可以用數學表示式y = mx + c 或者 = x cos θ + y sinθ 表示。ρ是從原點到直線的垂直距離，θ 是直線的垂線與橫軸順時針方向的夾角（如果你使用的座標系不同方向也可能不同，我是按OpenCV 使用的座標系描述的）。如下圖所示：

       讓我們來看看霍夫變換是如何工作的。每一條直線都可以用(ρ; θ) 表示。所以首先建立一個2D 陣列（累加器），初始化累加器，所有的值都為0。行表示ρ，列表示θ。這個陣列的大小決定了最後結果的準確性。如果你希望角度精確到1 度，你就需要180 列。對於ρ，最大值為圖片對角線的距離。所以如果精確度要達到一個畫素的級別，行數就應該與影象對角線的距離相等。

        想象一下我們有一個大小為100x100 的直線位於影象的中央。取直線上的第一個點，我們知道此處的（x，y）值。把x 和y 帶入上邊的方程組，然後遍歷θ 的取值：0，1，2，3，...，180。分別求出與其對應的 的值，這樣我們就得到一系列(ρ; θ) 的數值對，如果這個數值對在累加器中也存在相應的位置，就在這個位置上加1。所以現在累加器中的（50，90）=1。（一個點可能存在與多條直線中，所以對於直線上的每一個點可能是累加器中的多個值同時加1）。

舉例子 ：                       

程式設計思路解析：

1.      讀取一幅帶處理二值影象，最好背景為黑色。

2.      取得源畫素資料

3.      根據直線的霍夫變換公式完成霍夫變換，預覽霍夫空間結果

4.       尋找最大霍夫值，設定閾值，反變換到影象RGB值空間(程式難點之一)

5.      越界處理，顯示霍夫變換處理以後的影象