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导读 相信目前很多小伙伴对于霍夫变换都比较感兴趣，那么小搜今天在网上也是收集了一些与霍夫变换相关的信息来分享给大家，希望能够帮助到大家哦
1、霍夫变换是一种特征检测(feature extraction)，被广泛应用在图像分析(image analysis)、电脑视觉 (computer vision)以及数位影像处理 (digital image processing)。
2、霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。
3、他的算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间(parameter space)中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)来决定。
4、 现在广泛使用的霍夫变换是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在公元1972年发明，并称之为广义霍夫变换(generalized Hough transform)，广义霍夫变换和更早前1962年的Paul Hough 的专利有关。
5、经典的霍夫变换是侦测图片中的直线，之后，霍夫变换不仅能识别直线，也能够识别任何形状，常见的有圆形、椭圆形。
6、1981年，因为Dana H. Ballard 的一篇期刊论文 "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"，让霍夫变换开始流行于电脑视觉界。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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