霍夫直線檢測的原理 略
直接上**：
一、首先匯入，並進行高斯濾波降噪
我用的是這幅圖：
二、獲取影象的輪廓
#獲取邊緣
edges = cv.canny(src,150,300,aperturesize=3)
cv.imshow("edges",edges)
接下來有兩種方法可以提取直線：
方法一：
lines = cv.houghlines(edges,1,np.pi/180,130,none,0,0)
if lines is not none:
for i in range(0,len(lines)):
rho = lines[i][0][0]
theta = lines[i][0][1]
a = math.cos(theta)
b = math.sin(theta)
x0 = a*rho
y0 = b*rho
pt1 = (int(x0 + 1000*(-b)),int(y0+a*1000))
pt2 = (int(x0 - 1000*(-b)),int(y0-a*1000))
cv.line(src,pt1,pt2,(0,0,255),2,8,0)
cv.imshow("hough-lines",src)
重點：cv.houghlines(edges,1,np.pi/180,130,none,0,0) 裡的引數分別是：
（輪廓圖，
步長[通常為1]，
角度單位[通常為np.pi/180]，
閾值[可以重點調整，相當於需要多少點擬合才算直線],
目標輸出，
0[如果不是多尺度，一般為0],
0[如果不是多尺度，一般為0])
於是得到下圖：
可以看到選出了部分直線，但效果有差距，可以通過調整閾值再做嘗試
方法二：
image = np.copy(src)
lines_p = cv.houghlinesp(edges,1,np.pi/180,130,none,50,10)
if lines_p is not none:
for i in range(0,len(lines_p)):
l = lines_p[i][0]
cv.line(image,(l[0],l[1]),(l[2],l[3]),(0,0,255),2,8,0)
cv.imshow("hough-linesp",image)
（輪廓圖，
步長[通常為1]，
角度單位[通常為np.pi/180]，
閾值[可以重點調整，相當於需要多少點擬合才算直線],
目標輸出，
擬合直線的點不能小於的閾值[可以重點調整]，
間斷的點不能大於的閾值[可以重點調整])
獲得如下圖：
這個是比較理想的車道線擬合了。
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