关于霍夫变换的介绍，含MATLAB程序Hough(霍夫）变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q，利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点——线对偶性，通过把原始图像中给定形状的直线或曲线变换成参数空间的一个点，即原始图像中给定形状的直线或曲线上的所有点都集中到参数空间的直线相交的某个点上而形成的峰值（点数目累积的值）。这样，就把原始图像中给定形状的直线或曲线的检测问题，变成了寻找变换空间中的峰点的问题，也即把检测整体特性（给定直线的点集）变成检测局部特性的问题。

基于MATLAB的hough变换，有相关MATLAB程序代码，供大家参考

基于Hough变换的人眼虹膜定位方法.zip，详细内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/130184013

基于OpenCV的Hough变换的C++代码，包含Hough圆变换和Hough直线变换,实现图像检测

利用hough变换，对直线进行检测，源代码.cpp

三、Hough变换直线检测 /8、图像分割 步骤： 利用hough（）函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵； 利用houghpeaks（）函数在霍夫矩阵中寻找峰值点； 利用houghlines（）函数在之前两步结果的基础上得到原二值图像 中的直线信息。 [H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2) 1、霍夫变换(针对二值图像) Param合法值 含义 ‘ThetaResolution’ Hough矩阵中a轴方向上单位区间长度，[0,90] ‘RhoResolution’ Hough矩阵中p轴方向上单位区间长度，[0,norm(size(BW))]

在遥感图像中，对江河上桥梁目标的识别具有重要意义。由于桥梁的突出特征在于桥体的平行直线，所以对平行直线的实时检测十分重要。经典的Hough变换是一种常用的检测直线的方法，Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。多年来，们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了

【图像处理】 GUI Hough变换+PDE图像去雨【含Matlab源码 811期】.zip

Hough变换原理与图像处理技术，比较全面，可以参考。

【图像处理】基于Hough变换人眼虹膜定位【含Matlab源码 387期】.zip