本文介绍了如何运用Hough变换在图像处理中检测直线，特别是通过Halcon库来实现。内容包括从直角坐标到参数空间的转换，霍夫变换的原理，以及在垂直线的情况下采用的距离-角度参数空间。文中还展示了实际的检测效果，并给出了可能出现的杂乱直线问题及解决方案。最后，提供了在Halcon12上运行的代码片段，用于通过两条相交直线计算特征点的像素坐标。
Hough变换
图像处理中，利用Hough变换检测直线。
算法思路：一条直线可以用如下的方程来表示：y=kx+b，k是直线的斜率，b是截距。图像是一个个离散的像素点构成的，如果在图像中有一条直线，那也是一系列的离散点构成的。直线方程：y=kx+b,(x,y)就是点。我们转换下变成：b=-kx+y。就也可以把（k，b）看作另外一个空间中的点。其图像空间与参数空间的关系见图1。
在x-y图像空间中的一个点，变成了k-b参数空间中的一条直线，而x-y图像空间中的2点连成的直线，变成了k-b参数空间中的一个交点。如果x-y图像空间中有很多点在k-b空间中相交于一点，那么这个交点就是我们要检测的直线。这就是霍夫变换检测直线的基本原理。图像空间中如果一条直线是垂直的，那么斜率k是没有定义的（或者说无穷大）。为了避免这个问题，霍夫变换采用了另一个参数空间：距离-角度参数空间。平面上的一个点也可以用距离-角度来定义，也就是极坐标：见图2.
待检测的立体靶标见下图：
检测
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