Преобразование Хафа

На вход подается модуль градиента серого изображения (уже реализовано в шаблоне). Требуется реализовать 2 функции: преобразование Хафа (1) и поиск прямых линий (2) с его помощью.

1. Преобразование Хафа

def hough_transform(
        img: np.ndarray, theta: float, rho: float
) -> (np.ndarray, list, list)

Параметры:

• img - входное изображение (границы, полученные как модуль градиента)
• theta - шаг по оси углов (расстояние между двумя ближайшими углами в пространстве Хафа), в радианах
• rho - шаг по оси расстояния (аналогично theta, но в пикселях)
• ht_map [out] - построенное пространство Хафа; ht_map.shape = len(rhos), len(thetas)
• thetas [out] - ось углов
• rhos [out] - ось расстояния

2. Поиск прямых

На вход функции подается посчитанное пространство Хафа (ht_map) и полученные значения rhos и thetas.

По нему требуется найти n_lines наиболее выраженных прямых, перевести в вид y=kx+b и вернуть список параметров (k_i, b_i).

Также требуется, чтобы в результате не возникало прямых, близких друг к другу. Для этого вводятся дополнительные параметры:

• min_delta_rho - минимальное расстояние между двумя ближайшими прямыми (в пикселях, как и rho)
• min_delta_theta - минимальный угол между двумя ближайшими прямыми (в радианах, как и theta)

def get_lines(
        ht_map: np.ndarray, n_lines: int,
        thetas: list, rhos: list,
        min_delta_rho: float, min_delta_theta: float
) -> list