直线检测算法汇总

主要观点总结

本文对多种经典直线检测算法进行了介绍和分析，包括Hough_line、HoughP_line、LSD、FLD、EDlines、LSWMS、CannyLines、MCMLSD和LSM等算法。文章展示了各种算法的原理、实现步骤和效果展示，并对各算法的优缺点进行了总结。文章指出，针对不同的应用场景，可以选择合适的直线检测算法进行应用。原文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

关键观点总结

关键观点1: Hough_line算法是比较有名的计算机视觉处理算法，用于直线、圆、椭圆检测等任务。

该算法通过创建二维数组或累加器来检测直线，但需要根据图片去调节参数。

关键观点2: HoughP_line算法是Hough_line算法的改进版，具有更快的速度和更好的效果。

该算法使用固定的参数进行计算，使用方便，且能获得更好的直线检测效果。

关键观点3: LSD算法是opencv中集成的直线检测算法，具有优于Hough算法的检测效果和较好的检测速度。

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。

关键观点4: 其他算法如FLD、EDlines、LSWMS、CannyLines等也各有优缺点，适用于不同的场景。

这些算法在直线检测任务中也有广泛的应用，但需要根据具体场景选择合适的算法。

关键观点5: LSM算法不仅仅是一个直线检测算法，同时也是一个直线合并算法。

该算法可以根据角度和空间接近度对线段进行分组，并将满足合并准则的线段对依次合并成一条线段。

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