根据基本原理用python实现广义hough变换进行形状检测，不使用函数

好的，我可以为您介绍如何用Python实现广义Hough变换进行形状检测。

广义Hough变换是一种常用的形状检测算法，其基本原理是将图像中的每个点都转换成参数空间中的曲线，并在参数空间中寻找交点最多的曲线，从而确定图像中的形状。

以下是实现广义Hough变换的基本步骤：

1. 读取一张图片并将其转换成灰度图像。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 定义参数空间，并初始化为0。

theta_range = np.deg2rad(np.arange(0, 180))
rho_max = np.sqrt(img.shape[0]**2 + img.shape[1]**2)
rho_range = np.arange(-rho_max, rho_max)

accumulator = np.zeros((rho_range.size, theta_range.size))

3. 对于每个非零像素，计算其在参数空间中对应的曲线，并将曲线上的点在累加器中加1。

for y in range(gray.shape[0]):
    for x in range(gray.shape[1]):
        if gray[y,x] > 0:
            for t_idx, theta in enumerate(theta_range):
                rho = x*np.cos(theta) + y*np.sin(theta)
                r_idx = np.argmin(np.abs(rho - rho_range))
                accumulator[r_idx, t_idx] += 1

4. 在累加器中寻找交点最多的曲线，并将其转换成图像上的直线。

r_idx, t_idx = np.unravel_index(np.argmax(accumulator), accumulator.shape)
rho = rho_range[r_idx]
theta = theta_range[t_idx]

a, b = np.cos(theta), np.sin(theta)
x0, y0 = a*rho, b*rho
pt1 = (int(x0 + 1000*(-b)), int(y0 + 1000*(a)))
pt2 = (int(x0 - 1000*(-b)), int(y0 - 1000*(a)))

cv2.line(img, pt1, pt2, (0, 0, 255), 3)

5. 显示结果。

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用Python实现广义Hough变换进行形状检测的基本流程。需要注意的是，这里只检测了一条直线，如果需要检测其他形状，需要在参数空间中定义相应的曲线。