用Python实现霍夫变换

霍夫变换是一种常用于图像处理的技术，可以用于检测图像中的直线、圆等形状。下面是一个使用Python实现霍夫变换检测图像中直线的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 绘制直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取一张图像，然后使用`cv2.cvtColor`函数将图像转换为灰度图像，接着使用`cv2.Canny`函数进行边缘检测，得到一张二值化的图像。接下来就可以使用`cv2.HoughLines`函数进行霍夫变换检测直线了。最后使用`cv2.line`函数将检测到的直线绘制到原始图像上，并使用`cv2.imshow`函数显示结果。