基于霍夫变换和python的直线检测系统

霍夫变换是一种常见的图像处理算法，可以用来检测图像中的直线。在Python中，可以使用OpenCV库来实现霍夫变换和直线检测。

以下是一个基于霍夫变换和Python的直线检测系统的简要步骤：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并将其转换为灰度图像

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 对图像进行边缘检测

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

4. 进行霍夫变换

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

其中，第一个参数是边缘检测后的图像，第二个参数是距离分辨率，第三个参数是角度分辨率，第四个参数是阈值，用于确定直线。

5. 绘制检测到的直线

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)

其中，第一个参数是图像，第二个参数是起点坐标，第三个参数是终点坐标，第四个参数是颜色，第五个参数是线条粗细。

6. 显示并保存结果

cv2.imshow('result', img)
cv2.imwrite('result.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

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)

cv2.imshow('result', img)
cv2.imwrite('result.jpg', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样，基于霍夫变换和Python的直线检测系统就完成了。