LSD快速直线检测的原理概要及OpenCV代码实现(CV类LineSegmentDetector)

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-09-22 11:37 705阅读 0赞

LSD快速直线检测算法是由Rafael Grompone、Jeremie Jackbowicz、Jean-Michel Morel于2010年发表在PAMI上的文献《LSD:a Line Segment Dectctor》中提出的，该算法时间复杂度较霍夫变换低。LSD算法通过对图像局部分析，得出直线的像素点集，再通过假设参数进行验证求解，将像素点集合与误差控制集合合并，进而自适应控制误检的数量 。一般来说，要检测图像中的直线，最基本的思想是检测图像中梯度变化较大的像素点集，LSD算法也正是利用梯度信息和行列线（level-line）来进行直线检测的。

关于LSD快速直线检测算法的原理，可以参考博文[http://blog.csdn.net/polly\_yang/article/details/10085401][http_blog.csdn.net_polly_yang_article_details_10085401]

关于LSD快速直线检测算法的算法实现和相关代码，可以参考下面两篇博文：

[http://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/17678669][http_blog.csdn.net_tianwaifeimao_article_details_17678669]

[http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/49493053][http_blog.csdn.net_lonelyrains_article_details_49493053]

原理就讲到这里，下面上代码（请大家注意：3.0.0以上的OpenCV才可以通过编译）：

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代码请参看博文 [https://blog.csdn.net/poem\_qianmo/article/details/26977557/][https_blog.csdn.net_poem_qianmo_article_details_26977557]

代码说明：

LineSegmentDetector是一个类，这个类用于实现LSD算法！代码中用到的两个成员函数如下：

cv::LineSegmentDetector::detect();对输入图像进行线检测;

cv::LineSegmentDetector::drawSegments() ：将检测到的线绘制出来

createLineSegmentDetector这个函数返回一个LineSegmentDetector类的对象的指针~它的原型如下：

Ptr<LineSegmentDetector> createLineSegmentDetector(int \_refine = LSD\_REFINE\_STD, double \_scale = 0.8,double \_sigma\_scale = 0.6, double \_quant = 2.0, double \_ang\_th = 22.5,double \_log\_eps = 0, double \_density\_th = 0.7, int \_n\_bins = 1024);

可见，这个函数很像类的构造函数，它里边已经有缺省的初始化参数了。这里说明下int \_refine的几个宏定义参数的含义：

LSD\_REFINE\_NONE = 0, //!< No refinement applied  
LSD\_REFINE\_STD  = 1, //!< Standard refinement is applied. E.g. breaking arches into smaller straighter line approximations.

LSD\_REFINE\_ADV  = 2  //!< Advanced refinement. Number of false alarms is calculated, lines are refined through increase of precision, decrement in size, etc.

运行结果如下图所示：

![20160628162551926][]

个人感觉这个结果要优于Hough（霍夫检测）的结果，如果要对比，请点链接[http://blog.csdn.net/wenhao\_ir/article/details/51774444][http_blog.csdn.net_wenhao_ir_article_details_51774444]

[http_blog.csdn.net_polly_yang_article_details_10085401]: http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/10085401
[http_blog.csdn.net_tianwaifeimao_article_details_17678669]: http://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/17678669
[http_blog.csdn.net_lonelyrains_article_details_49493053]: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/49493053
[https_blog.csdn.net_poem_qianmo_article_details_26977557]: https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557/
[20160628162551926]: /images/20220721/bd4d9b156a9a4682bedfbb330f21f851.png
[http_blog.csdn.net_wenhao_ir_article_details_51774444]: http://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51774444