霍夫变换，又称为“Hough transform”，是数字图像处理中常用的一种技术，能够有效地用于直线和曲线的检测。霍夫变换是由美国天文学家霍夫（Paul Hough）在1962年提出的，以其名字命名。
霍夫变换一般用于检测某些连续图形的参数。通过霍夫变换，我们可以将一个不确定位置的点集，转换为一个参数空间中的曲线或者一些联通的点集，在参数空间中这些曲线或点集对应的就是原始图像中的连续线段或者曲线。
在数字图像处理中，霍夫变换常常用来探测图像中的几何形状。对于二值化的图像，霍夫变换可以很方便地检测其中的直线。霍夫变换能够检测出从单纯的直线、圆形到任意封闭图形的形状，具有广泛的应用。
应用场景举例：
- 在制造线缆的时候，我们想要检测线缆上是否存在铜丝断裂，霍夫变换可以检测出电线断裂后形成的两个断端在图像上对应的位置，具有很好的精确度；
- 在自动驾驶中，障碍物检测能够有效地避免车辆与障碍物之间的碰撞，霍夫变换是现代自动驾驶中不可或缺的技术。
总结来说，霍夫变换是数字图像处理中的利器，可以检测图像中各种形状的物体，并在实际应用中发挥重要作用。
