使用python代码说明hough变换标线检测

Hough变换是一种用于检测图像中直线的技术，它可以在不知道直线位置的情况下，对图像中的直线进行检测。以下是基于Python的OpenCV库实现的Hough变换标线检测的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 进行Hough变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# 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()

首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。之后使用Canny边缘检测算法得到边缘图像，最后进行Hough变换得到直线。在绘制直线时，我们需要将极坐标转换为直角坐标，然后绘制直线。最后，我们使用OpenCV的imshow函数显示图像并等待按下任意键关闭窗口。