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霍夫變換原理（霍夫變換）

2022-06-01 16:05:09 高端訪談來源：

導(dǎo)讀相信目前很多小伙伴對于霍夫變換都比較感興趣，那么小搜今天在網(wǎng)上也是收集了一些與霍夫變換相關(guān)的信息來分享給大家，希望能夠幫助到大家哦

相信目前很多小伙伴對于霍夫變換都比較感興趣，那么小搜今天在網(wǎng)上也是收集了一些與霍夫變換相關(guān)的信息來分享給大家，希望能夠幫助到大家哦。

1、霍夫變換是一種特征檢測(feature extraction)，被廣泛應(yīng)用在圖像分析(image analysis)、電腦視覺 (computer vision)以及數(shù)位影像處理 (digital image processing)。

2、霍夫變換是用來辨別找出物件中的特征，例如：線條。

3、他的算法流程大致如下，給定一個物件、要辨別的形狀的種類，算法會在參數(shù)空間(parameter space)中執(zhí)行投票來決定物體的形狀，而這是由累加空間(accumulator space)里的局部最大值(local maximum)來決定。

4、現(xiàn)在廣泛使用的霍夫變換是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在公元1972年發(fā)明，并稱之為廣義霍夫變換(generalized Hough transform)，廣義霍夫變換和更早前1962年的Paul Hough 的專利有關(guān)。

5、經(jīng)典的霍夫變換是偵測圖片中的直線，之后，霍夫變換不僅能識別直線，也能夠識別任何形狀，常見的有圓形、橢圓形。

6、1981年，因為Dana H. Ballard 的一篇期刊論文 "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"，讓霍夫變換開始流行于電腦視覺界。

本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。

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