改进后的hough变换直线检测python代码

以下是改进后的 Hough 变换直线检测 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

def hough_lines_detection(img, threshold=150):
    # 转换为灰度图像并进行边缘检测
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

    # 进行霍夫直线变换
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold)

    # 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)

    return img

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 调用函数进行直线检测
result = hough_lines_detection(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Hough Lines Detection', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相比传统的 Hough 变换直线检测，这里做了以下改进：

1. 使用 Canny 边缘检测获取图像边缘，减少噪点干扰。

2. 只绘制长度为 1000 的直线，减少错误的短线段。

3. 添加了阈值参数，可以根据实际情况调整。