---

一、概念

  霍夫变换是一种在图像中检测特定几何形状（如直线、圆等）的强大算法。它基于投票原理，将图像空间中的像素点依据给定几何形状的数学模型，在对应的参数空间进行 “投票”。当某组参数在参数空间中获得足够多的票数，即意味着图像中有足够多的像素点符合该参数所定义的几何形状，从而判定检测到目标几何形状。这种独特的方法使得它能有效应对图像中的噪声、部分形状遮挡等复杂情况，精准提取所需的几何特征。

二、霍夫直线变换

原理

  在直角坐标系下，直线方程通常表示为 （ 为斜率， 为截距），但该式在处理垂直直线时会出现斜率无穷大的问题。于是引入极坐标系，直线方程变为 ，其中 是原点到直线的垂直距离， 是该垂线与 轴正方向的夹角。对于图像中经过边缘检测后的每个边缘点 ，将其代入极坐标直线方程，就能在 参数空间中生成一条对应的曲线。众多边缘点的曲线在参数空间中相交，交点所对应的 值即为图像中直线的参数。

示例代码

using OpenCVSharp<