LSD在opencv中的实现

LSD算法是一种直线检测的算法,比hough效果好,作者将代码和文章上传了,详见http://www.ipol.im/pub/art/2012/gjmr-lsd/。

opencv3.0也集成了其算法,这边说下如何在opencv里面调用。下面代码其实也是opencv给的example  可以在http://docs.opencv.org/master/d8/dd4/lsd_lines_8cpp-example.html#a9

#include <iostream>
#include <string>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/core/utility.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
    std::string in;
    if (argc != 2)
    {
        std::cout << "Usage: lsd_lines [input image]. Now loading ../data/building.jpg" << std::endl;
        in = "../data/building.jpg";
    }
    else
    {
        in = argv[1];
    }
    Mat image = imread(in, IMREAD_GRAYSCALE);//读入原图,需为灰度图像
#if 0
    Canny(image, image, 50, 200, 3); // Apply canny edge//可选canny算子
#endif
    // Create and LSD detector with
<think>好的,用户想在OpenCV实现LSD线特征匹配。我需要先回忆一下LSD算法的相关信息。LSD是线分割检测算法,用于检测图像中的直线段。OpenCV从3.0版本开始引入了LSD实现,可能在cv::createLineSegmentDetector这个函数里。 接下来,我需要确认用户提到的LSD线特征匹配的具体步骤。通常线特征匹配包括检测线特征和描述符匹配两部分。不过LSD主要用于检测线段,而不是直接生成描述符。可能需要结合其他方法,比如LBD(线带描述符)来进行匹配。 首先,用户需要安装正确版本的OpenCV,确保包含contrib模块,因为LSD可能在contrib里。然后,检测线段使用createLineSegmentDetector函数,得到线段的位置信息。之后,如何生成描述符呢?可能需要用到BinaryDescriptor或使用其他特征描述方法。例如,OpenCV的line_descriptor模块提供了LBD描述符,需要结合使用。 然后,匹配部分可以使用二进制描述符的匹配器,如BFMatcher。用户可能需要先提取线段的描述符,再进行匹配。但需要注意,不同版本的OpenCV可能有不同的接口,比如函数名称或模块的位置可能有所变化,比如在OpenCV4中某些模块可能被移动到不同的位置,或者需要额外的编译选项。 另外,用户可能遇到的常见问题包括线段检测参数设置、描述符提取的兼容性,以及匹配后的筛选方法,比如RANSAC用于去除误匹配。需要提醒用户检查OpenCV版本,正确导入模块,并处理可能的异常。 最后,生成相关问题时要围绕LSD检测、线特征匹配的步骤、优化方法和应用场景展开。例如,如何提高匹配的准确率,或者LSD的参数调整对结果的影响。</think>在OpenCV实现LSD线特征匹配需要分为两个阶段:线段检测和线段匹配。以下是具体实现步骤: ### 一、LSD线段检测 使用`cv::createLineSegmentDetector`方法进行线段检测: ```python import cv2 # 读取图像并转灰度 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建LSD检测器 lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0) # 参数0表示默认检测模式 # 检测线段 lines, _, _, _ = lsd.detect(gray) ``` 检测结果以$N \times 1 \times 4$的矩阵形式存储,每个线段包含起点$(x1,y1)$和终点$(x2,y2)$的坐标[^1]。 ### 二、线特征匹配 需要结合`line_descriptor`模块实现: ```python from cv2 import line_descriptor # 创建LBD描述符提取器 bd = line_descriptor.BinaryDescriptor_createBinaryDescriptor() # 提取线段描述符 keylines = [line_descriptor.KeyLine(x1=l[0][0], y1=l[0][1], x2=l[0][2], y2=l[0][3]) for l in lines] _, descriptors = bd.compute(gray, keylines) # 创建BFMatcher进行匹配 matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2) ``` ### 三、可视化匹配结果 ```python matched_img = cv2.drawMatches(img1, keylines1, img2, keylines2, matches, None) cv2.imshow('Matches', matched_img) ```
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