1. 用途
Hough变换是一种在图像中寻找直线，圆及其它简单形状的方法．当我们对图像进行边缘检测之后，可用Hough变换识别图像中的简单形状．该转换也是对图像的一种抽象（由繁到简）．下面介绍最基本Hough变换：寻找直线算法．
2. 思路
Hough变换通过从直角坐标系到极坐标系的转换，将直角坐标系中的一条＂直线＂，转换为极坐标系上的一个＂点＂，落在这条＂直线＂上的像素点越多，这个极坐标中＂点＂的权越重，最终通过分析各个＂点＂的权重（局部最大值），获取重要线段．
为区别直角坐标系中的点和极坐标系中的点，下面我们将直角坐标系中的点称为像素点．
3. 具体实现
如图所示，假设我们有一个桃心图形，由多个红色像素点组成（红色为其有意义的像素点，即轮廓值），想提取出其中的直线．
如果将各个像素点连成直线，直线将会有很多条，有些有意义，有些没意义．一般认为像素点足够多的直线更具意义，比如图中的绿色和蓝色的直线．
在直角坐标系中，可以用斜截式y=kx+b来表示一条直线（k是斜率，b是y轴上的截距）．
转换到极坐标系P（ρ，θ）；ρ称为P点的极径（从原点到直线的垂直距离，上图中的虚线），θ称为P点的极角（极径与x轴的夹角）．
直角坐标系中的一条＂直线＂，可转换为极坐标系上的一个＂点＂（上图中的黑圈），也就是说：把直角坐标系中的多个像素点，对应成极坐标系中的一个点．落在该＂直线＂上的像素点越多，极坐标系中的该点的权重越大，通过比较权重，取得重要直线．
4. 总结
Hough变换通过映射，将一个形状识别问题，转换成了一个统计问题，在寻找直线的过程中，将落入一条直线上的点映射成了极径和极角（二元），在寻找圆的过程中，将落入圆弧上的点映射成了圆心点坐标x,y与半径r的组合（三元），通过映射简化了数据描述，映射后的数据也可以作为图像的一种抽象特征进行其它运算．
可其扩展到识别更复杂的形状，加入颜色更一步判断，以及利用基本形状之间的关系，层层抽象，组合出更加复杂的功能．
