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。

円について応用した例。求める円周上にある(はずの)一点 Xi, Yiについて、それを通る無限に多くの円を考えることができる。それらの円の中心座標、半径をパラメータとして、三次元ハフ空間内にプロットすると、一つの曲面が形成される(「投票」)。各データ点について投票を行い、多い票を獲得したハフ空間内の点が、求める円を表現するパラメータである。
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。
画像強度の局所的な勾配の方向は輪郭に直交するはずである。この点を考慮に入れてO'Gorman と Clowes は、直線の検出における改善法を示唆した。一般的に輪郭検出は画像強度の勾配の大きさを計算する過程を含むので、勾配の方向が副次的に得られることがしばしばである。任意の座標 (x, y) がたまたま実際に直線の上に乗っていたとしよう。このとき局所的な勾配の方向から、問題の直線に対応するパラメータ θ が得られ、即座に r も得られることになる。実際には、真の勾配方向は誤差を込みにして推測するしかなく、±20°程度の精度となる。これは、正弦曲線を誤差分の±20°はトレースする必要があるということを意味する。だが(180°ではなく±20°なので)計算時間の短縮が達成されるだけではなく不必要な投票を抑制することができるので、(真の直線に相当する)配列のピークをはっきり見せる効果がある。