Python 如何用撇渣法获得hough线峰的x，y坐标

我想要的是轮廓形状范围内的

x0

和

x1

值，即640（2D）。我想将

y0

和

y1

缩放到我的

轮廓的大小。形状
使用该公式计算的
y0，y1
坐标对应于直线与图像边缘相交的位置。这就是为什么它包括
0
和
outlines.shape[1]

y0
对应于直线与列0相交的行，因此
0*cos（角度）

y1
对应于线条与图像最后一列相交的行，即其宽度（即
轮廓。形状[1]
）

因此，您可以从
（0，y0）
到
（宽度，y1）
绘制一条线，以强调检测到的线。例如，使用
outlines[line（0，y0，width-1，y1]=1
。注意我使用
width-1
，因为索引从0开始，并且
width
超出范围。在公式中不是这种情况，因为它是从
dist
中减去的

很好地说明了它是如何工作的，以及如何将发现的线条添加到图像中（在第一部分中）。将没有灵感的X形图像替换为您选择的图像，您将看到线条。理想情况下，您的图像应该是二值化的，并且没有太多的点，因此尝试将其通过边缘检测器（Canny）或者骨骼化过程。
你能详细描述一下你的情况吗？好的。想象一下如果你有一个正方形的边界图像。通过hough变换，你可以得到线条。现在通过我在web上找到的公式，我可以得到线条的y坐标。现在这些线条边界没有限制。没有限制，我的意思是点可以是less小于0，我想要的是，通过一些等式，我得到x坐标和y，在0到640的范围内。
h, theta, d = transform.hough_line(outlines)
for acum, angle, dist in zip(*transform.hough_line_peaks(h, theta, d)):
    y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    y1 = (dist - outlines.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    x0 = ...
    x1 = ...
    rr,cc,_ = draw.line_aa(x0,y0,x1,y1)