用Python实现具体的hough变换

下面是一个用Python实现霍夫变换的例子：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.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('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子将一张图片转换成灰度图，并用Canny边缘检测算法找到图像的边缘。然后应用霍夫变换找到直线，并将它们画在原始图像上。

在代码中，cv2.HoughLines() 是用来检测直线的函数。它有四个参数：输入图像、rho、theta、阈值。rho 是距离分辨率，theta 是角度分辨率。阈值是用来确定一条直线的最小投票数。如果投票数小于阈值，则该线会被忽略。在这个例子中，阈值被设置为200。