霍夫變換

霍夫變換是一種特徵提取技術 ， 被廣泛應用在圖像分析 、 電腦視覺以及 。 霍夫變換用於辨別找出物件中的特徵 ， 例如 ： 線條 。 演算法流程大致如下 ， 給定一個物件 、 要辨別的形狀的種類 ， 演算法會在中執行投票來決定物體的形狀 ， 而這是由累加空間 （ accumulator space ） 裏的局部最大值來決定 。 現在廣泛使用的霍夫變換是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在西元1972年發明 ， 並稱之爲廣義霍夫變換 ， 廣義霍夫變換和更早前1962年的Paul Hough 的專利有關 。 經典的霍夫變換是偵測圖片中的直線 ， 之後 ， 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 。 1981年 ， 因爲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於電腦視覺界 。