在数字图像处理领域，霍夫变换（Hough transform）是一种经典的算法，可以用于检测图像中的任意形状。它最初是由保罗·霍夫（Paul Hough）在1962年发明的，被广泛应用于计算机视觉、模式识别、图像分析和信号处理中。
与其他图像处理算法不同，霍夫变换可以有效地检测出各种形状，例如直线、圆、椭圆和任意形状。它具有很好的鲁棒性和准确性，在图像处理、目标识别、自动驾驶等领域获得了广泛的应用。
霍夫变换的基本思路是将图像转换到参数空间，并在其中寻找对应的模型参数。在直线检测中，霍夫变换将直线表示为ρ = xcosθ ysinθ的极坐标系方程，然后寻找对应的ρ和θ值，从而找到直线。为了避免参数搜索的复杂度过高，可以使用霍夫梯度方法（Hough gradient）或改进的霍夫算法（Hough-Adaptive Multiple Scale）等方法来提高效率。
霍夫变换是一种非常实用的图像处理算法，可以在不依赖于特定形状的前提下检测出各种形状。在接下来的视觉领域的发展中，应用前景积极。
