用Python实现具体的hough变换

以下是一个Python实现的Hough变换的示例代码。这里的实现是用来检测图像中的直线。

import numpy as np
import cv2

def hough_lines(img, rho, theta, threshold):
    """
    返回一组检测到的直线
    """
    # 初始化一个空的投票矩阵
    height, width = img.shape
    diag_len = int(np.ceil(np.sqrt(height**2 + width**2)))  # 对角线长度
    accumulator = np.zeros((2 * diag_len, 180), dtype=np.uint8)

    # 取得图像中所有非零像素的坐标
    coords = np.column_stack(np.where(img > 0))

    # 对于每个非零像素，计算它们在Hough空间中的所有可能的直线
    for x, y in coords:
        for t in range(0, 180):
            r = int((x * np.cos(np.deg2rad(t))) + (y * np.sin(np.deg2rad(t))))
            accumulator[r + diag_len, t] += 1

    # 返回所有投票数超过阈值的直线
    lines = []
    for r, theta in np.argwhere(accumulator >= threshold):
        lines.append((r - diag_len, theta))

    return lines

# 加载图像并将其转换为灰度
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像应用Canny边缘检测器
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 运行Hough变换检测直线
lines = hough_lines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 将检测到的直线绘制到原始图像上
for r, theta in lines:
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * r
    y0 = b * r
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码加载了一个名为`image.jpg`的图像，并将其转换为灰度图像。然后，它使用Canny边缘检测器检测边缘，并通过调用`hough_lines`函数运行Hough变换来检测直线。最后，它将检测到的直线绘制到原始图像上，并显示结果。