Cv2 распознание линий по вкл видео камере. Кто нибудь скиньте пример с видеокамерой

Python
#1 
import cv2
import numpy as np


cap = cv2.VideoCapture(0)


while(True):
    success, img = cap.read()



    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize=3)

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

    for rho, theta in lines:
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 1000*(-b))
        y1 = int(y0 + 1000*(a))
        x2 = int(x0 - 1000*(-b))
        y2 = int(y0 - 1000*(a))

        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)


    cv2.imshow('rez', img)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Как сделать обнаружение линий, по видеокамере на cv2(python)?
#2

какую ошибку?

#3

Можно только догадываться что ТС хочет сделать…
Посмотрите примеры: Hough Line Transform

Код к ссылке 
import sys
import math
import cv2 as cv
import numpy as np
def main(argv):
    
    default_file = 'sudoku.png'
    filename = argv[0] if len(argv) > 0 else default_file
    # Loads an image
    src = cv.imread(cv.samples.findFile(filename), cv.IMREAD_GRAYSCALE)
    # Check if image is loaded fine
    if src is None:
        print ('Error opening image!')
        print ('Usage: hough_lines.py [image_name -- default ' + default_file + '] \n')
        return -1
    
    
    dst = cv.Canny(src, 50, 200, None, 3)
    
    # Copy edges to the images that will display the results in BGR
    cdst = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_GRAY2BGR)
    cdstP = np.copy(cdst)
    
    lines = cv.HoughLines(dst, 1, np.pi / 180, 150, 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 + 1000*(a)))
            pt2 = (int(x0 - 1000*(-b)), int(y0 - 1000*(a)))
            cv.line(cdst, pt1, pt2, (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
    
    
    linesP = cv.HoughLinesP(dst, 1, np.pi / 180, 50, None, 50, 10)
    
    if linesP is not None:
        for i in range(0, len(linesP)):
            l = linesP[i][0]
            cv.line(cdstP, (l[0], l[1]), (l[2], l[3]), (0,0,255), 3, cv.LINE_AA)
    
    cv.imshow("Source", src)
    cv.imshow("Detected Lines (in red) - Standard Hough Line Transform", cdst)
    cv.imshow("Detected Lines (in red) - Probabilistic Line Transform", cdstP)
    
    cv.waitKey()
    cv.destroyAllWindows()
    return 0
    
if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1:])
#4

А вообще по мне так эта трансформация Хью работает как себе. Куча параметров которые как не подстраивай все равно редко дают что то такое что можно стабильно использовать.
Вот решение которое по точкам дает просто поразительные результаты с очень хорошей стабильностью.