本文详细介绍了OpenCV库在计算机视觉中用于线特征提取的方法，包括经典的霍夫变换直线检测和高效的LSD算法，以及如何使用cv2.fitLine进行直线拟合。这些技术在目标检测、图像匹配和运动跟踪等领域有广泛应用。
OpenCV 线特征
OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。其中，线特征是一种非常重要的图像特征，广泛应用于目标检测、图像匹配、运动跟踪等领域。本文将介绍 OpenCV 中常用的线特征提取方法，并提供相应的源代码实现。
- 直线检测
直线检测是指在一幅图像中找到其中的直线段。OpenCV 提供了两种常用的直线检测方法：霍夫变换和 LSD 算法。
1.1 霍夫变换
霍夫变换是一种经典的直线检测算法，其基本思想是将图像空间中的每个点转化为极坐标空间中的一条直线。具体实现过程如下：
import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread('line.jpg'
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