python应用LSD opencv

这个LSD https://github.com/primetang/pylsd是封装好的，不知道哪儿改参数，原始的LSD检测前会将图片缩小至80%，当图片很小是，之后检测的线会减少。

可以直接用opencv-python里面的createLineSegmentDetector()函数，用help查看用法，再根据需要修改参数。我这边选择检测前不缩放，那么_scale=1

LSD代码：

img = cv2.imread(imagepath, cv2.IMREAD_COLOR)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0, _scale=1) dlines = lsd.detect(gray)  for dline in dlines[0]:     x0 = int(round(dline[0][0]))     y0 = int(round(dline[0][1]))    x1 = int(round(dline[0][2]))     y1 = int(round(dline[0][3]))     cv2.line(img, (x0, y0), (x1,y1), 255, 1, cv2.LINE_AA) cv2.imwrite('./lines.png', img)

也参考opencv：cv::LineSegmentDetector Class Reference

https://docs.opencv.org/trunk/db/d73/classcv_1_1LineSegmentDetector.html

链接：https://blog.csdn.net/summermaoz/article/details/103827822

回顾霍夫

博文 https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557/

框图

https://blog.csdn.net/chishuideyu/article/details/78081643

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.

链接：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51776737

LSD

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

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/lonelyrains/article/details/49493053

https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51776737

资料

https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7510931.html

[1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器

LSD是一种局部提取直线的算法，速度比Hough要快。 LSD是一种直线检测分割算法，它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果。该算法被设计成可以在任何数字图像上都无需参数调节。它可以自己控制误检的数量：平均而言，每张图有一个误检。

有几篇比较好的博客是针对此算法的讲解，推荐如下：

[1]http://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/17678669#comments

[2]http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9326847

[3]http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/10085401

http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/54645107

（1）orignal代码：作者将自己的论文（LSD: a Line Segment Detector，2012）及代码（ c++）放到自己的主页上：

http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/

（2）利用OpenCV和MATLAB进行封装： http://blog.csdn.net/subtang/article/details/39552535

                                              代码：https://github.com/primetang/LSD-OpenCV-MATLAB

[2]LBD: line binary descriptor 线二进制描述符

[1] original code：http://www.mip.informatik.uni-kiel.de/tiki-index.php?page=Lilian+Zhang

[2]Update code：https://github.com/mtamburrano/LBD_Descriptor

如果安装[1] original code，Note that: The code is based on two open source libraries:BIAS and ARPACK( Besides, the SuperLU library is required by ARPACK). Before compiling the line matching code, you must configure the BIAS and ARPACK on your computer correctly. The code is tested by using BIAS version 2.8.0 and ARPACK++( SuperLU Version 2.0 is used for ARPACK).

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