一、Hough变换概述
Hough变换是一种在图像和计算机视觉领域中广泛使用的技术，用于检测图像中的几何形状，例如圆、直线和曲线等。
经典的霍夫变换算法包括直线霍夫变换（Houghlines）和圆霍夫变换（Houghcircles），下面我们将详细介绍Houghlines算法。
二、Houghlines算法原理
Houghlines算法可以用于检测图像中的直线，它的基本思想是将直线表示为参数空间中的一个点，并在这个空间中进行检测。在Houghlines中，我们使用的是极坐标表示法，即每条直线可以表示为(r,θ)形式。r是从原点到直线的距离，θ是与x轴的夹角。
Houghlines算法的主要步骤如下：
三、Houghlines算法步骤
1、边缘检测
首先，需要使用Canny算子进行边缘检测，获取到二值化的边缘图像。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# Canny算子边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize=3)
2、霍夫变换
接下来，对于图像中的每个边缘点，我们将在(r,θ)参数空间中遍历所有可能的值，并将得分存储在一个二维数组中，该数组称为累加器（accumulator）。
得分越高的(r,θ)组合表示检测到的直线越强。经过阈值处理后，我们就可以从累加器中提取出最强的直线，这些直线的(r,θ)组合即为我们所需的结果。
# 霍夫变换 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
3、绘制直线
最后，我们可以将检测到的直线绘制在原始图像上，以便在实际应用中进行可视化。
# 绘制直线
for line in lines:
r, theta = line[0]
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(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
四、应用场景
Houghlines算法可以在许多实际应用中使用，例如在机器人视觉中用于检测墙壁，或者在自动驾驶汽车中用于检测路标和车道线。
总之，霍夫变换是一种非常强大的图像处理技术，可以在许多计算机视觉应用中使用。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/151472.html
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