ハフ変換（Hough Transform）は、画像処理やコンピュータビジョンの分野で使用されるアルゴリズムの一種です。ハフ変換は、画像中の直線や円などの幾何学的形状を検出するために使用されます。

ハフ変換の基本的な考え方は、直線や円などの形状を数学的なパラメータ空間上で表現することです。通常、直線の場合は直線の法線とその法線との交点、円の場合は中心座標と半径などがパラメータとして使用されます。

ハフ変換の手順は以下の通りです：

1. エッジ検出: まず、画像中からエッジを検出します。一般的には、Cannyエッジ検出などの手法を使用して、エッジ情報を得ます。

2. パラメータ空間の作成: エッジ点を元に、ハフ変換におけるパラメータ空間を作成します。パラメータ空間は、検出した形状のパラメータに対応します。たとえば、直線の場合は、法線と交点のパラメータ空間を作成します。

3. 投票: パラメータ空間上で、エッジ点が特定の形状のパラメータに対応する場所に投票します。エッジ点がパラメータ空間上で交差する場所に投票されることで、それに対応する形状が強調されます。

4. 検出: パラメータ空間上で最も投票の多い領域を検出し、それに対応する形状（直線や円など）を決定します。これにより、画像中の直線や円などの形状を検出することができます。

ハフ変換は、直線や円などの形状を検出するだけでなく、形状の検出におけるノイズや不完全なエッジに対しても頑健です。また、ハフ変換は他の画像処理手法と組み合わせて使用されることが多く、物体検出やパターン認識などの応用に広く活用されています。