学习图像处理时，不得不提到霍夫变换（Hough Transform），它是一种用于检测图像中几何形状的强大工具。今天，我们就来聊聊如何用OpenCV实现直线检测，并深入了解其背后的原理。👀

首先，霍夫变换的核心思想是将图像中的点转换为参数空间，从而找到符合特定规则的形状。例如，在直线检测中，每个点会映射到一个参数曲线，而这些曲线的交点则代表了可能存在的直线。简单来说，就是通过数学方式从混乱中提取规律！💡

在OpenCV中，函数 `cv2.HoughLines` 和 `cv2.HoughLinesP` 是常用的工具。前者返回完整的直线参数，后者则提供更直观的分段表示。实际操作时，我们可以先对图像进行边缘检测（如Canny算法），再输入到霍夫变换中，最终得到精准的直线结果。✨

通过这次学习，我发现霍夫变换不仅适用于直线检测，还能扩展到圆和其他复杂图形的识别。它就像一把钥匙，打开了图像分析的大门！🔑

OpenCV 计算机视觉 图像处理