什么是圆快速霍夫变换
霍夫变换(Hough Transform)
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。我们先看这样一个问题：设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道，直线的方程可以用y=k*x+b 来表示，其中k和b是参数，分别是斜率和截距。过某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直线。方程y0=kx0+b在参数k--b平面上是一条直线，(你也可以是方程b=-x0*k+y0对应的直线)。这样，图像x--y平面上的一个前景像素点就对应到参数平面上的一条直线。我们举个例子说明解决前面那个问题的原理。设图像上的直线是y=x, 我们先取上面的三个点：A(0,0), B(1,1), C(22)。可以求出，过A点的直线的参数要满足方程b=0, 过B点的直线的参数要满足方程1=k+b, 过C点的直线的参数要满足方程2=2k+b, 这三个方程就对应着参数平面上的三条直线，而这三条直线会相交于一点(k=1,b=0)。 同理，原图像上直线y=x上的其它点(如(3,3),(4,4)等) 对应参数平面上的直线也会通过点(k=1,b=0)。这个性质就为我们解决问题提供了方法：
首先，我们初始化一块缓冲区，对应于参数平面，将其所有数据置为0.
对于图像上每一前景点，求出参数平面对应的直线，把这直线上的所有点的值都加1。最后，找到参数平面上最大点的位置，这个位置就是原图像上直线的参数。上面就是霍夫变换的基本思想。就是把图像平面上的点对应到参数平面上的线，最后通过统计特性来解决问题。假如图像平面上有两条直线，那么最终在参数平面上就会看到两个峰值点，依此类推。
在实际应用中，y=k*x+b形式的直线方程没有办法表示x=c形式的直线(这时候，直线的斜率为无穷大)。所以实际应用中，是采用参数方程p=x*cos(theta)+y*sin(theta)。这样，图像平面上的一个点就对应到参数p---theta平面上的一条曲线上。其它的还是一样。
在看下面一个问题：我们要从一幅图像中检测出半径以知的圆形来。这个问题比前一个还要直观。我们可以取和图像平面一样的参数平面，以图像上每一个前景点为圆心，以已知的半径在参数平面上画圆，并把结果进行累加。最后找出参数平面上的峰值点，这个位置就对应了图像上的圆心。在这个问题里，图像平面上的每一点对应到参数平面上的一个圆。
把上面的问题改一下，假如我们不知道半径的值，而要找出图像上的圆来。这样，一个办法是把参数平面扩大称为三维空间。就是说，参数空间变为x--y--R三维，对应圆的圆心和半径。
图像平面上的每一点就对应于参数空间中每个半径下的一个圆，这实际上是一个圆锥。最后当然还是找参数空间中的峰值点。不过，这个方法显然需要大量的内存，运行速度也会是很大问题。有什么更好的方法么?我们前面假定的图像都是黑白图像(2值图像)，实际上这些2值图像多是彩色或灰度图像通过边缘提取来的。我们前面提到过，图像边缘除了位置信息，还有方向信息也很重要，这里就用上了。根据圆的性质，圆的半径一定在垂直于圆的切线的直线上，也就是说，在圆上任意一点的法线上。这样，解决上面的问题，我们仍采用2维的参数空间，对于图像上的每一前景点，加上它的方向信息，都可以确定出一条直线，圆的圆心就在这条直线上。这样一来，问题就会简单了许多。
接下来还有许多类似的问题，如检测出椭圆，正方形，长方形，圆弧等等。这些方法大都类似，关键就是需要熟悉这些几何形状的数学性质。霍夫变换的应用是很广泛的，比如我们要做一个支票识别的任务，假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章，我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位，在配合其它手段进行其它处理。霍夫变换由于不受图像旋转的影响，所以很容易的可以用来进行定位。
霍夫变换有许多改进方法，一个比较重要的概念是广义霍夫变换，它是针对所有曲线的，用处也很大。就是针对直线的霍夫变换也有很多改进算法，比如前面的方法我们没有考虑图像上的这一直线上的点是否连续的问题，这些都要随着应用的不同而有优化的方法。
matlab中的hough变换问题
霍夫变换在图像处理里常用来在黑白图像里检测直线，matlab里有相应的几个函数，使用方便，这里把matlab帮助里介绍的例子演示一下。
matlab里霍夫变换主要包含一下三个函数：
hough：实现霍夫变换，得到霍夫变换矩阵，用法如下
[H, theta, rho] = hough(BW)
[H, theta, rho] = hough(BW, ParameterName,ParameterValue)
houghpeaks：在霍夫变换矩阵里找极值点
peaks = houghpeaks(H, numpeaks)
peaks = houghpeaks(..., param1, val1,param2, val2)
houghlines：从霍夫变换矩阵中提取线段
lines = houghlines(BW, theta, rho,peaks)
lines = houghlines(..., param1, val1,param2, val2)
下面以一个例子来看看霍夫变换的效果，代码如下：
% 测试霍夫变换
clc
clear
close all
% 读取图像
I = imread(’circuit.tif’);
rotI = imrotate(I,80,’crop’); % 旋转33度，保持原图片大小
fig1 = imshow(rotI);
% 提取边
BW = edge(rotI,’canny’);
figure, imshow(BW);
% 霍夫变换
[H,theta,rho] = hough(BW); % 计算二值图像的标准霍夫变换，H为霍夫变换矩阵，theta,rho为计算霍夫变换的角度和半径值
figure, imshow(imadjust(mat2gray(H)),,’XData’,theta,’YData’,rho,...
’InitialMagnification’,’fit’);
xlabel(’\theta (degrees)’), ylabel(’\rho’);
axis on, axis normal, hold on;
colormap(hot)
% 显示霍夫变换矩阵中的极值点
P = houghpeaks(H,50,’threshold’,ceil(0.3*max(H(:)))); % 从霍夫变换矩阵H中提取5个极值点
x = theta(P(:,2));
y = rho(P(:,1));
plot(x,y,’s’,’color’,’black’);
% 找原图中的线
lines = houghlines(BW,theta,rho,P,’FillGap’,18,’MinLength’,180);
figure, imshow(rotI), hold on
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
% 绘制各条线
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),’LineWidth’,2,’Color’,’green’);
% 绘制线的起点（黄色）、终点（红色）
plot(xy(1,1),xy(1,2),’x’,’LineWidth’,2,’Color’,’yellow’);
plot(xy(2,1),xy(2,2),’x’,’LineWidth’,2,’Color’,’red’);
% 计算线的长度，找最长线段
len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
if ( len 》 max_len)
max_len = len;
xy_long = xy;
end
end
% 以红色线高亮显示最长的线
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),’LineWidth’,2,’Color’,’red’);
其中，同一条线段由于某些原因（比如光照、噪音等）变成了不连续的两条较短的线段，所以要进项合并，至于多少长度的才合并成同一条直线，是依据不同的图像而言的，由fillgap参数决定。而有些线段可能是噪声，所以小于7的舍去，这个也么有标准，需要根据不同的图像而定。
将直线y=1和直线y=x-1变化到霍夫空间并解释交点
摘要
您好很高兴为您服务。霍夫变换
霍夫变换是1972年提出来的，最开始就是用来在图像中过检测直线，后来扩展能检测圆、曲线等。
直线的霍夫变换就是 把xy空间的直线 换成成 另一空间的点。就是直线和点的互换。
我们在初中数学中了解到，一条直线可以用如下的方程来表示：y=kx+b，k是直线的斜率，b是截距。
我们转换下变成：b=-kx+y。我们是不是也可以把（k，b）看作另外一个空间中的点？这就是k-b参数空间。 这样，我们就把一条x-y直线用一个（k，b）的点表示出来了。
咨询记录 · 回答于2021-11-23
将直线y=1和直线y=x-1变化到霍夫空间并解释交点
您好很高兴为您服务。霍夫变换
霍夫变换是1972年提出来的，最开始就是用来在图像中过检测直线，后来扩展能检测圆、曲线等。
直线的霍夫变换就是 把xy空间的直线 换成成 另一空间的点。就是直线和点的互换。
我们在初中数学中了解到，一条直线可以用如下的方程来表示：y=kx+b，k是直线的斜率，b是截距。
我们转换下变成：b=-kx+y。我们是不是也可以把（k，b）看作另外一个空间中的点？这就是k-b参数空间。 这样，我们就把一条x-y直线用一个（k，b）的点表示出来了。
我们在中学中学过，平面上的一个点也可以用距离-角度来定义，也就是极坐标。那么在图像中，每一个点都可以用距离和角度来表达：
