- 无人机自主飞行
  - 图像处理方法
    - 直线检测的重要性
      - 应用场景
        - 汽车辅助驾驶
        - 无人车自主驾驶
- 霍夫变换方法
  - 提取车道线的步骤
    - 边缘检测生成黑白边缘图
    - 寻找共有的直线方程
      - 方程形式：y = ax + b
  - 自动检测的意义
    - 替代人工避免错误
    - 减少疲劳和不一致
- 霍夫变换的历史发展
  - 鲍尔·V.C.霍夫的研究
    - 气泡室粒子运动问题
    - 模拟电路专利
  - Ezra Rosenfeld的应用尝试
    - 方法存在缺陷
  - Richard Duda与Peter Hart的改进
    - 使用rho和θ表示直线
    - 积分几何方法
- 霍夫变换的核心原理
  - 直线方程转换
    - y = ax + b 转换为 rho 和 θ 表示
    - 曲线焦点求解
  - xy平面与rhoθ平面的关系
    - 点与曲线的映射
    - 多条曲线焦点的计算
- 实际应用中的问题
  - 车道线检测错误
    - 错误匹配到马路边界
  - 解决方法
    - 划定检测区域
    - 状态估计优化检测
- 学习与实践建议
  - 实现霍夫变换算法
    - 推荐工具：OpenCV
    - 参考资源：GitHub开源项目
  - 课后练习
    - 提供两幅图片进行直线检测
    - 扫描二维码获取资料与提交作品