image = cv2.imread("0.0/01.pgm", cv2.COLOR_BGR2GRAY)


def get_coords_by_threshold(image: np.ndarray, threshold: int = 150) -> tuple:
    """Gets pixel coords with intensity more then 'theshold'."""
    coords = np.where(image > threshold)
    return coords


def delete_pixels_by_min_threshold(
        image: np.ndarray, min_threshold: int = 100
) -> np.ndarray:
    """Deletes coords from image and returns this image."""
    anti_coords = np.where(image < min_threshold)
    image[anti_coords] = 0
    return image


def get_neigh_nums_list(
        coords: tuple, kernel_size: int = 3
) -> list:
    """
    Gets list with number of neighborhoods by kernel.
    Returns list like [[x1, y1, N1], [x2, y2, N2]],
    Where N - neighborhood's number.
    """
    neigh_nums = []
    offset = (kernel_size - 1) // 2

    for x, y in zip(coords[0], coords[1]):
        if x < 0 + offset or x > image.shape[0] - offset:
            continue
        if y < 0 + offset or y > image.shape[1] - offset:
            continue
        
        kernel = image[x-offset:x+offset+1, y-offset:y+offset+1]
        step_neigh_num = np.count_nonzero(kernel) - 1
        neigh_nums.append([x, y, step_neigh_num])

    return neigh_nums


def sort_neight_nums_by_N(neigh_nums: list) -> np.ndarray:
    """
    Sort neigh_nums by N parameter.
    Removes N=-1, N=0 and sorts by N desc. 
    """
    np_neigh_nums = np.array(neigh_nums)

    np_neigh_nums = np_neigh_nums[
        (np_neigh_nums[:, 2] != -1) & (np_neigh_nums[:, 2] != 0)]

    np_neigh_nums = np_neigh_nums[
        np.argsort(-np_neigh_nums[:, 2])]

    return np_neigh_nums


def get_potential_points_coords(
        sorted_niegh_nums: np.ndarray, potential_points_num: int = 30
) -> np.ndarray:
    """
    Gets best candidates, potential points coords only.
    Returns np.ndarray like [[x1, y1], [x2, y2]].
    """
    sorted_neigh_nums = np.delete(sorted_niegh_nums, 2, axis=1)
    return sorted_neigh_nums[:potential_points_num]


def get_all_lines_by_all_points(potential_points: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    Gets all combinations of lines by all points.
    Line y = kx + b.
    Returns np.ndarray like [[k1, b1], [k2, b2]].
    """
    combinations_points = list(combinations(potential_points, 2))

    # Погрешность для значений параметров k и b
    tolerance_k = 0.1
    tolerance_b = 10

    # Список для хранения уникальных уравнений прямых
    unique_equations = []

    # Словарь для хранения количества точек, лежащих на каждой прямой
    points_count = {}

    # Проходимся по каждой комбинации точек
    for combo in combinations_points:
        # Координаты первой точки
        x1, y1 = combo[0]
        # Координаты второй точки
        x2, y2 = combo[1]
        
        # Находим уравнение прямой
        if x2 - x1 != 0:  # Избегаем деления на ноль
            k = (y2 - y1) / (x2 - x1)
            b = y1 - k * x1
            
            # Проверяем, есть ли уже похожая прямая в списке уникальных уравнений
            is_similar = False
            for equation in unique_equations:
                k_unique, b_unique = equation
                # Проверяем погрешности для значений параметров k и b
                if abs(k - k_unique) <= tolerance_k and abs(b - b_unique) <= tolerance_b:
                    is_similar = True
                    break
            
            # Если это уникальная прямая, добавляем ее в список уникальных уравнений и словарь количества точек
            if not is_similar:
                equation = (k, b)
                unique_equations.append(equation)
                points_count[equation] = 0

    # Проходимся по каждой точке из potential_points
    for point in potential_points:
        # Координаты точки
        x, y = point
        
        # Проверяем лежит ли точка на прямой
        for equation in unique_equations:
            k, b = equation
            # Устанавливаем толерансы для учета ошибок округления чисел с плавающей точкой
            tolerance = 1e-6
            if abs(y - (k * x + b)) <= tolerance:
                # Увеличиваем счетчик точек для данной прямой
                points_count[equation] += 1

    # Сортируем словарь количества точек по убыванию количества точек
    sorted_points_count = sorted(points_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # Выбираем три лучшие прямые
    best_equations = [equation for equation, count in sorted_points_count[:3]]

    # Выводим результаты
    print("Лучшие уравнения прямых:")
    for equation in best_equations:
        k, b = equation
        print(f"y = {k}x + {b}")

    print("Количество точек на каждой из лучших прямых:")
    for equation, count in sorted_points_count[:3]:
        print(f"Уравнение прямой: {equation}, Количество точек: {count}")




# main
coords = get_coords_by_threshold(image)

image = delete_pixels_by_min_threshold(image)

neigh_nums = get_neigh_nums_list(coords)

sorted_neigh_nums = sort_neight_nums_by_N(neigh_nums)

potential_points = get_potential_points_coords(sorted_neigh_nums)

print(get_all_lines_by_all_points(potential_points))


# Visualization
plt.imshow(image, cmap="gray")
plt.scatter(potential_points[:, 1], potential_points[:, 0], color="red", marker="o")
plt.show()

Исправь код так, чтобы он искал не только точки, ровно лежащие на прямой, а с погрешность +-2 пикселя