请详细说明如何使用skimage库执行霍夫变换来检测图像中的直线，并对结果中的θ和r参数进行解析。

霍夫变换是一种在图像处理中检测直线的强大算法，它通过转换图像从笛卡尔坐标到极坐标，将直线表示为参数θ和r的形式，从而实现直线检测。skimage库中的transform模块提供了方便的接口来实现这一过程。具体步骤如下：

参考资源链接：[Python霍夫线变换：检测图像中的直线原理与skimage应用](https://wenku.csdn.net/doc/3nv03xcody?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，我们需要导入必要的库，包括skimage库和matplotlib用于图像显示。skimage库中的transform.hough_line函数能够帮助我们完成霍夫变换。

2. 接着，我们将创建一个测试图像，或者使用已有的图像进行处理。例如，我们可以创建一个包含直线的简单二值图像。

3. 使用transform.hough_line函数进行霍夫变换，该函数会返回三个主要结果：霍夫变换累积器（h）、直线角度（theta）以及距离原点的距离（r）。

4. 最后，我们需要解析结果中的θ和r参数。θ参数表示直线与x轴的夹角，而r参数表示直线到原点的距离。在极坐标系中，每一条直线可以由这两个参数唯一确定。我们可以通过遍历θ和r的每个值来找到图像中所有的直线。

以下是一段示例代码，展示了如何使用skimage库进行霍夫变换并解析结果参数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
from skimage.feature import canny
from skimage.io import imread
from skimage import data

# 加载图像，这里使用skimage自带的测试图像
image = data.camera()

# 边缘检测
edges = canny(image, sigma=2, low_threshold=0.6, high_threshold=0.8)

# 执行霍夫变换
accumulator, theta, distance = hough_line(edges)

# 找到霍夫变换中的局部极大值
peaks = hough_line_peaks(accumulator, theta, distance)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(edges, cmap=plt.cm.gray)
plt.hlines(*peaks[0], color='red')  # 绘制第一条检测到的直线
plt.hlines(*peaks[1], color='green')  # 绘制第二条检测到的直线
plt.xlim((accumulator.shape[1], 0))
plt.ylim((accumulator.shape[0], 0))
plt.show()

在这个例子中，我们使用了Canny边缘检测算法来找到图像的边缘，然后应用霍夫变换找到直线，并使用hough_line_peaks函数找到累积器中的峰值，这些峰值代表了图像中的直线。最后，我们使用matplotlib库将这些直线绘制到原始图像上。

为了进一步理解和掌握霍夫变换在图像处理中的应用，可以查阅《Python霍夫线变换：检测图像中的直线原理与skimage应用》一文。该资料详细介绍了霍夫变换的原理、skimage库的相关功能以及直线检测的实际应用案例，对于深入学习和提高图像处理技能非常有帮助。

参考资源链接：[Python霍夫线变换：检测图像中的直线原理与skimage应用](https://wenku.csdn.net/doc/3nv03xcody?spm=1055.2569.3001.10343)