概率霍夫变换直线检测步骤

概率霍夫变换（Probabilistic Hough Transform，PHT）是一种常用于图像处理中直线检测的技术。其基本思想是将图像中所有可能的直线用参数空间中的点来表示，然后找出其中符合条件的直线。其步骤如下：

1. 边缘检测：首先对图像进行边缘检测，得到边缘像素的位置信息。

2. 构造参数空间：根据直线方程的一般式 y = kx + b，构造参数空间，一般采用极坐标表示，即直线长度 L 和直线与图像水平方向的夹角θ。

3. 投票：对于每个边缘点，在参数空间中找到所有可能与其相关的直线（即通过该点的直线），并为这些直线投票。

4. 直线检测：找到得票数超过阈值的直线，并将它们输出作为检测结果。这里采用概率的方法，随机选择一些点进行检测，减小计算量。

5. 消除重复直线：对于检测到的直线进行合并或者剔除，以得到最终的直线检测结果。

总的来说，概率霍夫变换通过将直线用参数空间中的点来表示，从而实现了对直线的检测。它的优点在于能够检测出多条直线，可以适用于各种类型的直线检测任务，如消除文本倾斜、车道检测等。