利用椭圆的几何特征，将5维空间参数转换为2维空间，然后利用霍夫变换检测直线的方法确定椭圆参数。是知网论文“一种新的基于霍夫变换的椭圆轮廓检测方法”的实现代码。

基于hough变换的思想，检测出四边形的四条边的斜率和截距，从而将四边形的形成检测出来，

基于Hough变换矩形检测的二维条形码识别系统

基于hough变换的圆形检测matlab实现代码，可供实现简单的圆形检测和识别。

1 原理  2 检测步骤 将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数，n为θ的等份数)个单元，并设置累加器矩阵，初始值为0； 对图像边界上的每一个点（x,y）带入ρ=xcosθ+ysinθ，求得每个θ对应的ρ值，并在ρ和θ所对应的单元，将累加器加1，即：Q(i,j)=Q(i,j)+1； 检验参数空间中每个累加器的值，累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。  3 接口 image：二值图像，canny边缘检测输出。这里是result。 rho: 以像素为单位的距离精度，这里为1像素。如果想要检测的线段更多，可以设为0.1。 theta： 以弧度为单位的角度精度

基于opencv的车道线检测程序代码，首先提取图像感兴趣区域，canny算法进行边缘检测，最后利用hough变换，标出车道线，整个程序调用opencv库函数，简单易懂，实现效果比较好。

编写Hough变换程序，检测出图片内最长的直线： 1）求出该直线的角度； 2）重新描绘出该直线（不计直线的长短、不计断点；在黑色背 景下显示白色直线）。 3）程序有GUI,其上可以显示直线角度

hough变换检测圆的PPT讲解，可直接采用，当初是课程作业做的

本篇文章是在学习C++的时候做的小项目，对目前的方法进行了稍微的改动，效果还可以。目前车道线检测方面的方法主要包括：基于Hough变换、基于透视变换、基于机器学习和深度学习。其中第一种方法是根据车道线与周围环境的物理特征差异进行图像的处理，从而检测到车道线，该方法复杂度较低，实时性较高，但易受到道路环境的干扰，而且Hough变换的直线检测特质导致了该方法在道路曲率较大时的检测误差较大。本文是利用c++和Hough变换实现对车道线的检测。

matlab实现HOUGH变换的椭圆检测