如何使用skimage库实现霍夫变换进行直线检测，并解析结果中的θ和r参数？

在图像处理领域，霍夫变换是识别直线的有效工具之一。skimage库提供了一个非常方便的接口来实现这一变换。具体来说，skimage.transform.hough_line()函数可以检测图像中的直线，并返回霍夫变换的累积器以及检测到的直线参数θ（夹角）和r（到原点的距离）。这个函数的输入是一个灰度图像，输出包括累积器数组h、角度数组theta和距离数组distance。

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)

使用θ和r参数，我们可以找到图像中每条直线的具体位置。由于直线的极坐标方程为r = xcos(θ) + ysin(θ)，每个点都会在极坐标下对应一条正弦曲线，而这些正弦曲线的交点就表示了图像中的直线。

为了帮助你更好地掌握这一技术，我建议参考《Python霍夫线变换：检测图像中的直线原理与skimage应用》一文。这篇文章不仅详细解释了霍夫变换背后的数学原理，还展示了如何在skimage库中应用这一技术，包括处理累积器和如何从θ和r参数中提取具体的直线信息。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用skimage实现霍夫变换并解析结果：

from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设img是一个已经加载的图像矩阵，这里省略加载和预处理的代码
# img = ...

# 对图像应用霍夫变换
h, theta, d = hough_line(img)

# 使用hough_line_peaks找到累积器中的峰值，即直线
peaks = hough_line_peaks(h, theta, d)

# 为了可视化，创建一个结果图
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(img, cmap='gray')
ax.set_title(

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)