對於圖像中的線檢測問題，諸如直線檢測或者橢圓檢測，有一種十分經典的方法是霍夫變換。
霍夫變換的基本思想史：點——線的對偶關系，即原空間的像素對應霍夫空間的線。如果原圖中存在直線（即很多像素在一條直線上，那么在霍夫空間中，原空間直線映射到霍夫空間中的點）。因此，檢測原空間的直線，變成了檢測霍夫空間中的點。
關於霍夫變換，下面兩篇文章講解的非常好：
https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91045219
https://blog.csdn.net/u012968002/article/details/81084320
https://blog.csdn.net/weixin_40196271/article/details/83346442
霍夫變換運用兩個坐標空間之間的變換，將在一個（圖像）空間中具有相同形狀（數學模型+參數）的曲線或直線，映射到另一個（參數）坐標空間的一個點上形成峰值，從而把檢測任意形狀的問題轉化為統計峰值問題