霍夫（Hough）直线拟合筛选单条最优拟合直线问题

• 优化边缘检测前置流程
  无需使用默认参数的自动Canny处理，先对原始灰度图执行OTSU自适应阈值分割，提取出高灰度的目标亮条区域，再通过3×3卷积核的形态学开运算过滤散点噪声，之后再执行Canny边缘检测，可大幅减少无关杂边的检出。
• 调整霍夫变换参数过滤无效直线
  调用HoughLines接口时，调高累加器阈值参数，仅保留投票数足够高的直线；同时根据目标直线的朝向特征，限制角度检测范围（本次场景下目标直线接近水平，可将角度范围限定在-10°~10°），直接排除其他方向的干扰直线。
• 多结果聚合或直接拟合最优直线
  若调整参数后仍有少量近似直线输出，可对所有检出直线的斜率、截距做K-means聚类，指定聚类数为1，取聚类中心的斜率、截距作为最终结果；也可直接提取所有边缘点的坐标，用最小二乘法做全局线性拟合，直接得到全局最优的单条直线，更适配单直线拟合的需求。

相关参考图像：
原始输入图像：

自动Canny处理后的边缘图像：

hough变换处理后的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shubham Mali