ハフ変換に用いる元データは、通常「生の」画像で、通常はそれに輪郭検出を施す。かくして、変換される点の集合は必ずしも全てが適切な画像の輪郭とは限らないことになる。変換処理は任意の数の「ビン」（区切り）に量子化され、それぞれのビンが画像の輪郭になりうる一本の直線を近似的に表す。重要な点（ないしは「特徴点」）の各々は、自分を通る直線を表現するビンの集合に「投票」する。全ての特徴点について「投票」を実行する（各ビンの値を単に加算していく）と、一つの配列ができることになり、その配列から元の画像データにもっともよくあてはまる直線が得られる。
配列の中から大きな値をとったビンを探し出すと、一群の適切な直線とその（近似的な）幾何学的定義が求まる。「ピーク」を求める最も簡単な方法は何らかの閾値を当てはめることだが、場合によっては別の方法を用いるとよりよい結果が得られることもある。この方法では直線の長さの情報が得られないので、次の段階で、どの直線のどの部分が画像にあてはまるかを見つけ出さなければならない。
例.
以下の別例は、二本の太線を含むラスター画像に対するハフ変換の結果を示す。
この結果は行列に格納される。各要素の値はそこを通った正弦曲線の数を表す。値が大きいほど明るく表示してある。明るい個点が二つ見え、これが二本の直線を表す二つの交点である。これらの点の座標から、画像中心から見た二本の直線の距離と角度が得られる。
変法と拡張.
勾配の方向を用いた投票数の削減.
ハフ変換の曲線への応用、一般化ハフ変換.
上記の方法は直線を検出するためにしか役立たないが、一組のパラメータで表現しうる形態については全て、類似の変換法が応用できる。例えば（平面上の）円は中心と半径を表す三つのパラメータに変換することができるので、三次元ハフ空間を用いることになる。任意の楕円もパラメータの組で容易に表現できるので同様である。さらに複雑な図形には一般化ハフ変換が用いられる。この方法は事前に用意した参照用のテーブルを利用して、特徴点が事前に用意された形態についてその位置、向き、スケーリングを投票できるようにしたものであり、テンプレートマッチングに近い方法である。
重み付き特徴点の利用.
よく用いられる変法の一つである。あるステージで最も高い値を得たビンが次の検索における値の範囲を制限するために用いられる。