Ниже приведен полный пример применения преобразования Хафа для обнаружения линий. Я использую MATLAB для работы ..
Хитрость заключается в том, чтобы разделить изображение на области и обрабатывать каждую по-разному; это связано с тем, что в вашей сцене разные «текстуры» (плитки в верхней части стены сильно отличаются от темных в нижней части, и обработка изображения сразу не будет оптимальной).
В качестве рабочего примера рассмотрим следующий:
%# load image, blur it, then find edges
I0 = rgb2gray( imread('http://www.de-viz.ru/catalog/new2/Holm/hvannaya.jpg') );
I = imcrop(I0, [577 156 220 292]); %# select a region of interest
I = imfilter(I, fspecial('gaussian', [7 7], 1), 'symmetric');
BW = edge(I, 'canny');
%# Hough Transform and show accumulated matrix
[H T R] = hough(BW, 'RhoResolution',2, 'Theta',-90:0.5:89.5);
imshow(imadjust(mat2gray(H)), [], 'XData',T, 'YData',R, ...
'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho')
axis on, axis normal, colormap(hot), colorbar, hold on
%# detect peaks
P = houghpeaks(H, 20, 'threshold',ceil(0.5*max(H(:))));
plot(T(P(:,2)), R(P(:,1)), 'gs', 'LineWidth',2);
%# detect lines and overlay on top of image
lines = houghlines(BW, T, R, P, 'FillGap',50, 'MinLength',5);
figure, imshow(I), hold on
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'g.-', 'LineWidth',2);
end
hold off
Вы можете попробовать ту же процедуру для других регионов при настройке параметров, чтобы получить хорошие результаты.