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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
edges=cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize=3)#Canny算子
orgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
oShow=orgb.copy()
lines=cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,140)#霍夫直线变换
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(orgb,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)#绘制霍夫直线变换
plt.subplot(121)
plt.imshow(oShow)
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(orgb)
plt.axis('off')算法：霍夫直线变换是选择由尽可能多条线汇成的点。当霍夫坐标系内交于某点的曲线达到了阈值，即在对应的极坐标系内存在（检测到）一条直线。在霍夫坐标系中，横坐标采用笛卡儿坐标系中直线的斜率k，纵坐标使用笛卡儿坐标系中直线的截距b。笛卡儿空间内的6个点映射到霍夫空间内：
6个点的空间对应关系：
笛卡儿空间内的6个点简化后的连线关系：
LineA：（0，1）、（1，2）、（2，3）、（3，4）
LineB：（2，3）、（3，2）、（1，4）
LineC：（0，1）、（3，2）
极坐标系内，采用极径r（有时也用ρ表示）和极角θ来表示，即(r, θ)来表示。极坐标系中的直线可以表示为：
r=xcosθ ysinθ
lines=cv2.HoughLines(img, rho, theta, threshold)
- img表示输入图像
- rho表示以像素为单位的距离r的精度，通常设置为1
- theta表示为角度θ的精度，通常设置为π/180
- threshold表示阈值
注意：检测到的是图像中的直线不是线段，因此检测到的直线没有端点。
