opencv python 对一堆直线寻找众数 如果众数相同 则取斜率最小的众数 如果不存在众数 则取斜率的中数

对一堆直线寻找众数可以使用以下步骤：

1. 对这些直线进行霍夫变换，得到直线的参数（rho和theta）。
2. 对直线的斜率进行统计，找到出现次数最多的斜率作为众数。
3. 如果众数有多个，那么取斜率最小的众数。
4. 如果不存在众数，那么取斜率的中位数。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 生成一些随机直线
lines = []
for i in range(20):
    rho = np.random.randint(0, 100)
    theta = np.random.randint(0, 180)
    a = np.cos(np.deg2rad(theta))
    b = np.sin(np.deg2rad(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))
    lines.append([x1, y1, x2, y2])

# 对直线进行霍夫变换
rho_res = 1
theta_res = np.pi / 180
threshold = 100
lines = np.array(lines)
hough_lines = cv2.HoughLinesP(
    image=np.zeros((100, 100), dtype=np.uint8),
    rho=rho_res,
    theta=theta_res,
    threshold=threshold,
    lines=lines,
    minLineLength=10,
    maxLineGap=10
)

# 统计斜率
slopes = []
for line in hough_lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    slope = (y2 - y1) / (x2 - x1)
    slopes.append(slope)

# 找出众数
mode, counts = np.unique(slopes, return_counts=True)
max_count = np.max(counts)
modes = mode[counts == max_count]
if len(modes) > 1:
    min_slope = np.min(modes)
else:
    min_slope = modes[0]

# 如果不存在众数，取中位数
if len(mode) == 0:
    median_slope = np.median(slopes)
else:
    median_slope = np.median(mode)

print('众数为：', min_slope)
print('中位数为：', median_slope)

上述代码中，我们首先随机生成了一些直线，然后使用cv2.HoughLinesP函数进行霍夫变换，得到直线的参数。接着统计斜率，找到出现次数最多的斜率作为众数，如果众数有多个，则取斜率最小的众数；如果不存在众数，则取斜率的中位数。