利用cv2.HoughLines()函数实现霍夫变换检测直线，并把检测的直线绘制到图片内。

好的，可以的。以下是一个示例代码，使用cv2.HoughLines()函数检测图片中的直线，并将检测到的直线绘制到图片内：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
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)

# 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('result',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，我们首先读取一张图片，并将其转换为灰度图像。然后进行边缘检测，使用cv2.HoughLines()函数检测直线。最后，我们使用cv2.line()函数将检测到的直线绘制到原图像中，并显示结果。

需要注意的是，cv2.HoughLines()函数的参数很多，其中第三个参数是表示θ的精度，第四个参数是表示ρ的精度，这两个参数取值越小，检测到的直线越精细，但计算量也会增加。第五个参数是阈值，表示检测到的直线必须有足够的投票数才会被接受，这个参数的取值也会影响检测结果。