用python在图像处理中使用霍夫变换检测直线时剔除相似直线并绘制图像和输出倾斜角度

好的，我知道了。针对你的问题，我给出以下的Python代码供你参考：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)

# 剔除相似直线
for i in range(len(lines)):
    for j in range(i+1,len(lines)):
        if abs(lines[i][0][0]-lines[j][0][0]) < 20 and abs(lines[i][0][1]-lines[j][0][1]) < np.pi/18:
            lines[i][0][0] = (lines[i][0][0]+lines[j][0][0])/2
            lines[i][0][1] = (lines[i][0][1]+lines[j][0][1])/2
            lines[j][0][0] = -1
            lines[j][0][1] = -1

# 绘制直线
for i in range(len(lines)):
    if lines[i][0][0] == -1:
        continue
    rho = lines[i][0][0]
    theta = lines[i][0][1]
    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)

# 输出倾斜角度
angles = []
for i in range(len(lines)):
    if lines[i][0][0] == -1:
        continue
    theta = lines[i][0][1]
    angles.append(theta*180/np.pi)
print('倾斜角度为：',np.mean(angles))

# 显示图片
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中，首先读取了一张名为`test.jpg`的图片，然后将其转换为灰度图像，并进行边缘检测。接着，利用霍夫变换检测直线，得到一组直线参数。为了剔除相似的直线，我们对每一对直线进行比较，并将距离和角度均相近的直线合并为一条。最后，根据直线参数，在原图上绘制直线，并输出倾斜角度。

需要注意的是，代码中的倾斜角度为所有直线的平均角度，如果需要输出其他指标，可以根据具体需求进行修改。