霍夫直线检测python代码实现，不调用opencv

霍夫直线检测（Hough Line Transform）是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的直线。下面是一个使用 Python 实现的简单示例代码，不调用 OpenCV 库：

import numpy as np
import math

def hough_lines(image):
    # 定义参数
    theta_res = 1  # 角度步长
    rho_res = 1  # 距离步长
    threshold = 50  # 阈值
    theta_num = int(180 / theta_res)
    rows, cols = image.shape

    # 计算图像的最大距离
    max_distance = int(math.sqrt(rows**2 + cols**2))

    # 构造累加器矩阵
    accumulator = np.zeros((int(max_distance / rho_res), theta_num), dtype=np.uint8)

    # 遍历图像中所有非零像素点
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            if image[r][c] > 0:
                for t in range(theta_num):
                    theta = t * theta_res * math.pi / 180.0
                    rho = int((c * math.cos(theta) + r * math.sin(theta)) / rho_res + 0.5)

                    # 累加器加一
                    accumulator[rho][t] += 1

    # 获取直线的参数
    lines = []
    for r in range(int(max_distance / rho_res)):
        for t in range(theta_num):
            if accumulator[r][t] > threshold:
                a = math.cos(t * theta_res * math.pi / 180.0)
                b = math.sin(t * theta_res * math.pi / 180.0)
                x0 = a * r * rho_res
                y0 = b * r * rho_res
                x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
                y1 = int(y0 + 1000 * (a))
                x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
                y2 = int(y0 - 1000 * (a))
                lines.append((x1, y1, x2, y2))

    return lines

该代码实现了一个简单的霍夫直线检测算法，输入参数为二值化图像，返回值为检测到的直线参数。注意，该代码实现的霍夫直线检测算法可能存在一定的性能问题，仅用于学习和实验之用。如果需要高性能和高精度的霍夫直线检测算法，建议使用 OpenCV 库提供的相关函数。