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OpenCV中概率Hough变换的具体实现是什么？

OpenCV中概率Hough变换的具体实现是通过函数cv2.HoughLinesP()来实现的。概率Hough变换是一种用于检测图像中直线的算法，相比于传统的Hough变换，它具有更高的效率。

具体实现步骤如下：

首先，将图像转换为灰度图像，可以使用函数cv2.cvtColor()来实现。
对灰度图像进行边缘检测，可以使用函数cv2.Canny()来实现。
调用cv2.HoughLinesP()函数进行概率Hough变换，该函数的参数包括输入图像、像素精度、角度精度、阈值等。
函数返回的是检测到的直线的起点和终点坐标，可以通过遍历这些坐标来绘制检测到的直线。

概率Hough变换的优势在于它只对边缘点进行投票，而不是对整个图像空间进行投票，因此可以大大减少计算量，提高检测速度。

概率Hough变换适用于各种场景，特别是在检测长直线时效果更好。例如，可以用于道路检测、车道线检测、边缘检测等。

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