La transformada de Hough fue propuesta y patentada en 1962, por Paul Hough,​ inicialmente esta técnica solo se aplicaba a la detección de rectas en una imagen, más tarde se extendió para identificar cualquier figura que se pudiera describir con unos cuantos parámetros;​ más comúnmente circunferencias y elipses.

Aquí se muestra un pseudocódigo de como debería funcionar el algoritmo para detectar rectas en una imagen:

1:    cargar imagen
2:    detectar los bordes en la imagen
3:    por cada punto en la imagen:
4:       si el punto 
  
    
    {\displaystyle (x,y)}
  
(x,y) esta en un borde:
5:          por todos los posibles ángulos 
  
    
    {\displaystyle \theta }
  
\theta :
6:             calcular 
  
    
    {\displaystyle \rho }
  
\rho  para el punto 
  
    
    {\displaystyle (x,y)}
  
(x,y) con un ángulo 
  
    
    {\displaystyle \theta }
  
\theta 
7:             incrementar la posición 
  
    
    {\displaystyle (\rho ,\theta )}
  
{\displaystyle (\rho ,\theta )} en el acumulador
8:    buscar las posiciones con los mayores valores en el acumulador
9:    devolver las rectas cuyos valores son los mayores en el acumulador.
การแปลงแบบ Hough ได้รับการเสนอและจดสิทธิบัตรในปี พ.ศ. 2505 โดย Paul Hough โดยเริ่มแรกเทคนิคนี้ใช้กับการตรวจจับเส้นในภาพเท่านั้น ต่อมาได้ขยายออกไปเพื่อระบุรูปร่างใดๆ ที่สามารถอธิบายได้ด้วยพารามิเตอร์สองสามตัว โดยทั่วไปจะเป็นวงกลมและ วงรี ต่อไปนี้เป็นรหัสหลอกว่าอัลกอริทึมในการตรวจจับเส้นในรูปภาพควรทำงานอย่างไร: 1: โหลดรูปภาพ 2: ตรวจจับขอบในภาพ 3: สำหรับแต่ละจุดในภาพ: 4: ถ้าจุด {\displaystyle (x, y) } (x,y) อยู่ที่ขอบ: 5: สำหรับมุมที่เป็นไปได้ทั้งหมด {\displaystyle \theta } \theta : 6: คำนวณ {\displaystyle \rho } \rho สำหรับจุด {\displaystyle (x,y )} ( x,y) ด้วยมุม {\displaystyle \theta } \theta 7: เพิ่มตำแหน่ง {\displaystyle (\rho ,\theta )} {\displaystyle (\rho ,\theta )} ในตัวสะสม 8: มองหาตำแหน่ง ที่มีค่ามากที่สุดในตัวสะสม 9: ส่งคืนบรรทัดที่มีค่ามากที่สุดในตัวสะสม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence