用Python定义一个霍夫变换函数

霍夫变换是一种图像处理技术，用于检测图像中的直线和圆形。在Python中，我们可以使用OpenCV库中的HoughLines和HoughCircles函数来实现霍夫变换。

以下是一个使用OpenCV库实现霍夫变换的Python函数示例：

import cv2
import numpy as np

def hough_lines(img, rho, theta, threshold):
    """
    Hough变换检测直线
    :param img: 输入图像
    :param rho: 距离分辨率
    :param theta: 角度分辨率
    :param threshold: 阈值（小于该值的直线将被忽略）
    :return: 直线的极坐标表示（rho, theta）
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
    lines = cv2.HoughLines(edges, rho, np.pi / theta, threshold)
    return lines

def hough_circles(img, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius):
    """
    Hough变换检测圆形
    :param img: 输入图像
    :param method: 检测方法（cv2.HOUGH_GRADIENT）
    :param dp: 累加器分辨率与图像分辨率之比的倒数
    :param minDist: 检测到的圆心之间的最小距离
    :param param1: Canny边缘检测的高阈值
    :param param2: 累加器阈值
    :param minRadius: 检测到的圆的最小半径
    :param maxRadius: 检测到的圆的最大半径
    :return: 圆的圆心坐标和半径
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    circles = cv2.HoughCircles(gray, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)
    return circles

这个函数可以用来检测图像中的直线和圆形，具体参数可以根据需要进行调整。