使用python编写霍夫变换检测多个直线

霍夫变换是一种常用的直线检测方法，可以检测图像中的直线。下面是使用Python编写的霍夫变换检测多个直线的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

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

# 霍夫变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 100)

# 绘制直线
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)

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

在上面的代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用Canny算法进行边缘检测，得到边缘图像。接着使用霍夫变换检测直线，设置阈值为100，表示检测到的直线必须至少包含100个像素点。最后，遍历检测到的直线，绘制在原图像上。可以使用cv2.line()函数绘制直线。