hough算法 python实现

Hough变换是一种在图像处理中用于检测基本形状（如直线、圆）的技术。下面是一段简单的Python代码，用于实现Hough直线检测：

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
image = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 进行Hough直线检测
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 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(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Hough lines detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个实现中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用`cv2.Canny()`函数进行边缘检测。接着，我们使用`cv2.HoughLines()`函数进行Hough直线检测，该函数会返回检测到的直线的参数。最后，我们使用这些参数在输入图像上绘制检测到的直线。