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opencv - 线段检测器与概率霍夫变换

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 20:43:10 24 4
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在 OpenCV 中,有两种检测线的方法以端点向量的形式给出相似的结果 - Line Segments Detector (LSD)Probabilistic Hough Transform . (考虑到标准霍夫变换,因为给出的输出是方程式,而不是线端点。)

我无法找到这两种线检测方法的比较和对比及其优缺点。因此-这两个功能有什么区别?使用一种方法相对于另一种方法有什么特别的好处吗?

此外,是否还有其他鲜为人知的线路检测方法(如 LSD)在某些用例中可能具有优势?

最佳答案

线段检测器 (LSD)

(渐进)概率霍夫变换

  • 将二值图像作为输入
  • 有几个调整参数;距离分辨率(rho),角度分辨率(theta),一个累加器阈值参数(只返回那些有足够票数的参数),最小线长和最大线间隙
  • 时间性能取决于参数(但比标准霍夫变换有所改进)
  • 由于随机性,多次运行可能会产生不同的结果
  • 对于更具体的线路查找很有用;参数允许调整,并且可以选择组合段(通过最大行间距参数)以返回单个较长的行
  • OpenCV 实现是 Progressive Probabilistic Hough Transform (感谢Dr. D.'s answer on this question)

其他算法

  • EDLines :使用边缘检测器的线性时间线段检测器。据我所知,没有 OpenCV 实现。

(感谢 Micka 指出输入和潜在用途差异的评论)

关于opencv - 线段检测器与概率霍夫变换,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43050075/

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