霍夫直线检测

霍夫直线检测是一种检测图像中直线的方法。它的基本原理是将原始图像中的每个点转换为极坐标系下的直线，然后在极坐标系下进行计数。如果有足够多的点在同一直线上，则认为这是一条直线。具体步骤如下：

1. 将原始图像转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行边缘检测，例如使用Canny算子。
3. 在霍夫空间（极坐标系）中创建一个二维数组，用于存储每个点在直线上的投票数。
4. 对于每个边缘点，在霍夫空间中遍历所有可能的直线（即所有可能的坐标系下的直线），并将该点对应的直线上的投票数加1。
5. 在霍夫空间中找到投票数最高的直线，将其作为检测到的直线输出。

霍夫直线检测方法可以应用于许多领域，例如机器人视觉、自动驾驶、图像处理等。它的优点是对于噪声和部分遮挡具有一定的鲁棒性，可以检测到直线的位置和方向，但也存在一些缺点，例如计算量较大、对于曲线不适用等。