霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及。霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。他的演算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，演算法会在中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间（accumulator space）里的局部最大值来决定。现在广泛使用的霍夫变换是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在西元1972年发明，并称之为广义霍夫变换，广义霍夫变换和更早前1962年的Paul Hough 的专利有关。经典的霍夫变换是侦测图片中的直线