python opencv 霍夫线变换

霍夫线变换（Hough Line Transform）是一种图像处理技术，用于检测图像中的直线。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.HoughLines() 函数实现霍夫线变换。

下面是一个简单的 Python 示例，演示如何使用霍夫线变换检测一张图像中的直线：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 进行霍夫线变换
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(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，首先读取一张图像，并将其转换为灰度图。然后使用 Canny 边缘检测算法提取图像的边缘。接下来，使用 cv2.HoughLines() 函数进行霍夫线变换，检测图像中的直线。最后，使用 cv2.line() 函数绘制检测到的直线，并在窗口中显示结果。

需要注意的是，cv2.HoughLines() 函数的参数需要根据具体情况进行调整，比如第二个参数表示距离分辨率（即 Hough 空间中的距离单位），第三个参数表示角度分辨率（即 Hough 空间中的角度单位），第四个参数表示阈值，用于控制检测到的直线数量。