python霍夫变换检测直线_Python OpenCV 霍夫（Hough Transform）直线变换检测应用

Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 34 篇。

基础知识铺垫

上篇博客 咱们一起学习了霍夫直线检测的原理，本篇就从应用层对其进行学习啦。

学习了原理之后，在查看函数原型，发现确实简单了许多。

霍夫直线变换函数原型

在 OpenCV 中提供了两个霍夫直线检测的函数，一个是标准霍夫变换，另一个是概率霍夫变换。

先学习一下标准霍夫变换吧，该变化方式也叫做多尺度霍夫变换。

该方法使用的函数是 cv2.HoughLines，函数原型如下

lines = cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn[, min_theta[, max_theta]]]]])

参数说明：

image：输入 8 位灰度图像；

rho：生成极坐标时像素扫描步长；

theta：生成极坐标时候的角度步长；

threshold：阈值；

lines：返回值，极坐标表示的直线；

sen：是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置 0 表示经典霍夫变换；

stn：是否应用多尺度的霍夫变换，如果不是设置 0 表示经典霍夫变换；

min_theta：角度扫描范围最小值；

max_theta：角度扫描范围最大值。

该函数的返回值就是上篇博客提及的 ( θ,ρ )&#x