霍夫变换检测直线
在Python中，可以使用OpenCV库来实现霍夫变换进行直线检测。
一、原理
1、霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
2、Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常熟b，圆就会得到圆心与半径等等）
3、霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法。用霍夫线变换之前, 首先需要对图像进行边缘检测的处理，也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像。
二、代码实现：
python
#霍夫直线变换做直线检测
import cv2 as cv
import numpy as np
#标准霍夫线变换
def line_detection(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 转换为灰度图
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 使用Canny算子进行边缘检测
cv.imshow("edges", edges)
lines = cv.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200) # 使用霍夫变换检测直线
for line in lines:
rho, theta = line[0] #line[0]存储的是点到直线的极径和极角，其中极角是弧度表示的。
a = np.cos(theta) #theta是弧度
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho #代表x = r * cos（theta）
y0 = b * rho #代表y = r * sin（theta）
x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) #计算直线起点横坐标
y1 = int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标
x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算直线终点横坐标
y2 = int(y0 - 1000 * a) #计算直线终点纵坐标
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("HoughLines", image)
#统计概率霍夫线变换
def line_detect_possible_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 60, minLineLength=60, maxLineGap=5)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("HoughLinesP",image)
src = cv.imread('img.png')
print(src.shape)
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input_image', src)
line_detection(src)
src = cv.imread('img.png') #调用上一个函数后，会把传入的src数组改变，所以调用下一个函数时，要重新读取图片
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()img.png是要进行检测的原始图片的图片名称（输入你的图片路径）
input_image是要进行检测的原始图片
edges是边缘检测后的图片
HoughLines是进行标准霍夫变换后的图片
HoughLinesP是进行统计概率霍夫变换后的图片
注意：进行标准霍夫变换时计算的数值1000给出了画出的线段长度范围大小，数值越小，画出的线段越短，数值越大，画出的线段越长
三、输出结果：
原始图片
标准霍夫变换后的图片
统计概率霍夫变换后的图片
四、HoughLines函数和HoughLinesP函数的区别：
基于OpenCV进行直线检测可以使用HoughLines和HoughLinesP函数完成。
这两个函数之间的唯一区别在于，第一个函数使用标准霍夫变换，第二个函数使用概率霍夫变换（因此名称为 P）。概率版本之所以如此，是因为它仅分析点的子集并估计这些点都属于同一条线的概率。此实现是标准霍夫变换的优化版本，在这种情况下，它的计算强度较小且执行速度更快。