LSD算法在OpenCV中得到了集成,并且提供了两种实现方式:LineSegmentDetector和cv::line_descriptor::LSDDetector。前者由于许可证问题在某些版本的OpenCV中无法使用,而后者则位于opencv_contrib模块中。 2. LSD算法的工作原理 LSD算法的主要思想是将局部区域内具有相同梯度方向的像素进行合并,从而检测出直线。其工作流程大致...
在OpenCV 4.0版本及更高版本中,LSDDetector类的构造函数中没有LSDOptions参数。相反,它被重构为BinaryDescriptor::Params参数。因此,如果你的OpenCV版本高于4.0,那么在构造LSDDetector对象时,应该使用BinaryDescriptor::Params参数,而不是LSDOptions参数。 以下是在OpenCV 4.0版本及更高版本中使用BinaryDescriptor::Params参数...
LSD快速直线算法用于局部提取直线,时间复杂度低。LSD算法通过对图像局部分析,得出直线的像素点集,在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。检测图像中的直线最基本的思想就是检测图像中梯度变化较大的像素点集,LSD正是充分利用了梯度信息和行列线来进行直线检测的。 (1)...
由于版权的原因,LSD算法在OpenCV的某些版本消失了一段时间。因此,导致网上很多关于LSD无法使用的问题。 后续在OpenCV版本:4.5.4,发布与2021.10,已经恢复了LSD算法。 ChangeLoggithub.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog 但是OpenCV3.X系列后面好像没恢复。没有查到相关信息。 目前最新版本OpenCV4.8,可以使用该算法。
opencv lsd算法_opencv目标识别 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 最小二乘法的概念 最小二乘法要关心的是对应的cost function是线性还是非线性函数,不同的方法计算效率如何,要不要求逆,矩阵的维数 一般都是过约束,方程式的数目多于未知的参数数目。
LSD的基本实现流程是计算出图像的梯度和场方向,然后对梯度进行排序,然后从大到小进行区域增长,之后对增长得到的区域求最小外接矩形,如果矩形不满足要求,则修改参数重新生长或者修改矩形的大小和位置,若仍旧不满足,则放弃该区域 笔者从数据结构层面优化了原算法的时间复杂度和空间复杂度 ...
问Opencv - python -将线段检测器(LSD)中的线段合并为一条线EN点击上方蓝字关注我们 微信公众号：...
创建LSD检测类,用于下述线检测; name->detect(src,vecLines) 在src图像中进行线检测,将结果存入vecLines中 name->drawSegment(dst,vecLines) 在dst图像中绘制线分割线 5.8.3霍夫圆检测 voidHoughCircles( InputArrayimage, OutputArraycircles, intmethod, doubledp, doubleminDist,doubleparam1= 100, doubleparam2...
void{//https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/imgproc/src/lsd.cppautolsd = cv::createLineSegmentDetector( cv::LSD_REFINE_NONE );autoimg = cv::imread(file,cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<cv::Vec4i> result; lsd->detect(img, result); ...
下图是：发在PAMI上的LSD直线检测算法中的关键一步就是找line support regions.这个区域的查找就是利用区域生长法则，生长的条件就是梯度的方向角度；图中第一张图是原始图像，第二张是计算梯度角度，第三张是根据梯度角度区域生长的结果，相同颜色就是一个区域生长结果。2 关键点在于：①给定种子点(种子点如何选取...