cv2 houghlines的霍夫空间

Question

我遇到一些问题，cv2.Houghlines（）显示垂直线，当我认为真正的拟合应该提供水平线。 这是我正在使用的代码片段：

        rho_resoultion = 1
        theta_resolution = np.pi/180
        threshold = 200

        lines = cv2.HoughLines(image, rho_resoultion, theta_resolution, threshold)

        # print(lines)
        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(image,(x1,y1),(x2,y2),(255,255,255),1)

        cv2.namedWindow('thing', cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.imshow("thing", image)
        cv2.waitKey(0)

这是输入和输出：

我认为如果可以查看霍夫空间图像，可以更容易地提取出现的情况。 但是，文档不提供有关如何显示完整霍夫空间的信息。 如何展示整个霍夫变换空间？ 我试图将阈值降低到1，但它没有提供图像。

Answer 1

也许你在计算角度时出了点问题。随意显示一些代码。

以下是如何在图像中显示所有Hough线的示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sudoku.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for line in lines:
    for rho,theta in line:
        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(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)

cv2.imshow('Houghlines',img)
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

原始图片：

结果：