用python写一个Hough变换代码,不使用opencv库
时间: 2024-05-11 12:14:49 浏览: 19
好的,以下是使用 Python 实现 Hough 变换的代码:
```
import numpy as np
def hough_transform(image):
# 图像的高度和宽度
height, width = image.shape
# 预设变换的极线数量
rho_max = int(np.sqrt(height**2 + width**2))
theta_max = 180
hough_space = np.zeros((rho_max, theta_max))
# 遍历图像中的每个像素点
for y in range(height):
for x in range(width):
# 若该点为白色像素
if image[y][x] > 0:
# 遍历极角(角度)
for theta in range(theta_max):
# 计算该点所对应的极径值(距离)
rho = int((x * np.cos(np.deg2rad(theta))) + (y * np.sin(np.deg2rad(theta))))
# 在霍夫空间中为该点所对应的极线加上 1
hough_space[rho][theta] += 1
return hough_space
# 示例
image = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
hough_space = hough_transform(image)
print(hough_space)
```
希望对您有所帮助!关于笑话,我来一个:为什么 Python 程序员总是用 return,因为他们不会 C。如有不懂的地方,请随时与我交流。