霍夫变换（Hough Transform）是一种基于数学理论的图像处理算法，主要用于解决图像中形状识别的问题。它的原始名字是姓氏为吼夫（Hough）的科学家提出的，因此被称为霍夫变换。
霍夫变换的核心思想是将图像中的每个点通过某种算法映射到某个函数的曲线上。然后，对曲线进行处理，通过找到其中的某些特征，如交点或峰值等，来进行形状识别。
霍夫变换在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用。例如，它可以在医学图像中找到病变的位置和形状，或者在交通监控系统中识别车辆、行人等的形状和运动轨迹。
此外，霍夫变换还可以嵌入到机器学习算法中，用于特征提取和图像分类等任务。
霍夫变换在图像处理中的应用
霍夫变换是一种图像处理中经常使用的算法,主要用于在图像中识别一些特定的形状和边缘。在图像处理中，霍夫变换可以实现直线、圆和椭圆等几何形状的识别，常用于图像识别、检测和计量等领域。
