如何使用C语言实现霍夫变换算法以检测图像中的直线？请提供关键步骤和代码示例。

霍夫变换是一种强大的图像处理技术，常用于检测图像中的直线。在这个问题中，我们将探讨如何使用C语言实现霍夫变换。首先，你需要准备《C语言实现霍夫变换检测直线》这本书，它将为你提供原理和代码实现的完整细节。

参考资源链接：[C语言实现霍夫变换检测直线](https://wenku.csdn.net/doc/1qix1i2eim?spm=1055.2569.3001.10343)

实现霍夫变换的过程可以分为几个关键步骤。首先，你需要读取并解析输入的位图文件。在这一步，可以使用标准的位图文件读取函数，将图像数据加载到内存中。
接下来，初始化一个二维数组作为累加器，用于存储在参数空间中每个角度和距离上的值。遍历图像的每一个像素，对于每个非零像素点，计算它可能属于的所有直线的参数（角度和距离），并更新累加器中相应位置的值。
在参数空间中，需要设定合适的步长来覆盖所有可能的直线参数。在本例中，由于我们只关注0到90度的直线，因此可以减少累加器的大小，并提高检测的效率。
随后，检测参数空间中的峰值，这些峰值对应于图像中实际存在的直线。这可以通过设置一个阈值来完成，只有大于这个阈值的位置才被认为是直线的一部分。
最后，将检测到的直线映射回原始图像，并使用图形库绘制这些直线。这一步骤有助于可视化检测结果，并验证算法的准确性。
通过这个过程，你可以了解霍夫变换的实现原理和编程实践。如果希望进一步深入了解或解决实际问题，建议参考《C语言实现霍夫变换检测直线》这本书，它详细解释了算法的原理和提供了一个完整的工作示例。

参考资源链接：[C语言实现霍夫变换检测直线](https://wenku.csdn.net/doc/1qix1i2eim?spm=1055.2569.3001.10343)