原图像通过霍夫变换直线检测得到一系列直线，将其在原图像上画出，如何将角度相差不到10度的直线判断为一条直线，用pycharm写相应代码

在使用霍夫变换进行直线检测后，为了将角度相近的直线合并成一条，通常会采用一种叫做“近邻聚类”的方法。在Python中，你可以使用`skimage`库以及`scipy`库中的函数来进行这个过程。以下是一个基本的步骤：

1. 首先，你需要处理霍夫变换的结果，这通常是两个数组：hough_lines和line_parameters，分别对应直线的投票和支持。

from skimage.draw import line_aa
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 假设hough_lines是经过霍夫变换后的直线集合
hough_lines = ... # [(rho, theta), ...]

2. 确定一个角度阈值，比如10度，可以转换为弧度计算：

angle_threshold_rad = np.deg2rad(10)

3. 对于每一对直线（rho, theta），计算它们之间的角度差，并应用距离阈值进行聚类：

# 将theta转换到0-180度范围，方便比较
theta_degrees = [np.rad2deg(np.arctan2(h[1], h[0])) % 180 for h in hough_lines]

# 计算两直线之间的欧氏距离，如果小于阈值则认为是同一直线
dist_matrix = cdist(np.array(theta_degrees).reshape(-1, 1), theta_degrees.reshape(-1, 1))
threshold_distance = dist_matrix < angle_threshold_rad

# 连接相似的角度点
clusters = []
current_cluster = [0]  # 初始化第一个聚类
for i, connected in enumerate(threshold_distance):
    if not connected:
        clusters.append(current_cluster)
        current_cluster = [i]  # 开始新的聚类
    else:
        current_cluster.append(i)

# 结果聚类
merged_lines = [(hough_lines[i][0], (sum([j * hough_lines[j][1] for j in cluster]) / len(cluster))) 
               for i, cluster in enumerate(clusters)]

4. 最后，在原图上绘制合并后的线条：

img = ...  # 原始图像
for rho, theta in merged_lines:
    x1, y1, x2, y2 = line_aa(img.shape, (rho, theta))
    img[y1:y2, x1:x2] = ...  # 可视化颜色或其他标记

记得在实际操作前检查并调整阈值，因为过小可能导致误判，过大则可能会漏掉一些直线。