霍夫变换之直线检测（Houghlines）

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。