Opencv cv2 Hough线的Hough空间

我觉得cv2.Houghlines（）在显示垂直线时遇到了一些问题，因为我认为真正适合的应该是水平线。 以下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Hough空间图像，那么提取发生了什么会更容易。 但是，文档没有提供如何显示整个hough空间的信息。 如何显示整个Hough变换空间？

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我试图将阈值降低到1，但它没有提供图像。

也许你在计算角度时出错了。请随意显示一些代码

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()

原始图像：

结果:

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也许你在计算角度时出错了。请随意显示一些代码

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()

原始图像：

结果:

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这实际上与我使用的代码非常相似，但结果非常糟糕。您可以看到我在问题中添加的结果。这实际上与我使用的代码非常相似，但结果非常糟糕。你可以看到我在问题中添加的结果。