对于图像中的线检测问题，诸如直线检测或者椭圆检测，有一种十分经典的方法是霍夫变换。
霍夫变换的基本思想史：点——线的对偶关系，即原空间的像素对应霍夫空间的线。如果原图中存在直线（即很多像素在一条直线上，那么在霍夫空间中，原空间直线映射到霍夫空间中的点）。因此，检测原空间的直线，变成了检测霍夫空间中的点。
关于霍夫变换，下面两篇文章讲解的非常好：
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
霍夫变换运用两个坐标空间之间的变换，将在一个（图像）空间中具有相同形状（数学模型+参数）的曲线或直线，映射到另一个（参数）坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题