在计算机视觉领域，直线检测是图像处理中的一个重要环节，它能帮助我们理解图像中的几何结构。LSD（Line Segment Detector）是一种高效的直线检测算法，它以其快速性和准确性而被广泛采用。这个“lsd源码.zip”压缩包包含了实现LSD算法的源代码，对于学习和理解LSD算法的内部工作原理非常有帮助。 LSD算法的基本思想是基于Canny边缘检测和RANSAC（Random Sample Consensus）去噪声方法。Canny算法用于找出图像中的边缘，然后通过特定的几何和强度条件来把这些边缘连接成直线段。RANSAC则用来去除由噪声引起的错误匹配，确保提取出的直线段更加准确。 源码中可能包含以下关键部分： 1. **预处理**：这部分可能包括对图像进行灰度化、高斯滤波等操作，以降低噪声并为后续的边缘检测做准备。 2. **Canny边缘检测**：Canny算法包括梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测。它能有效地找到图像中的边缘，并避免假响应。 3. **线段拟合**：在找到边缘点后，算法会尝试将它们连接成线段。这可能涉及Hough变换或者其他拟合方法，如最小二乘法。 4. **RANSAC去噪**：RANSAC通过随机抽样来估计模型参数，并剔除异常值，提高直线检测的准确性。 5. **后处理**：可能包括合并接近的线段、去除过短或过细的线段等步骤，以进一步优化结果。 学习这个源码，你可以深入理解LSD算法的实现细节，包括参数选择、效率优化等方面。同时，它也可以作为基础，帮助你开发自己的直线检测算法或者将其与其他视觉任务结合。在实际应用中，LSD常用于场景解析、自动驾驶、机器人导航等领域。 在研究源码时，你可以关注以下几点： - 算法的时间复杂度和空间复杂度，这对于实时处理大量图像尤其重要。 - 参数调优，不同的应用场景可能需要不同的参数设置。 - 错误处理和容错机制，确保算法在面对噪声或复杂图像时也能稳定运行。 通过分析和理解“lsd源码.zip”中的代码，你不仅可以提升自己的编程技能，还能深入掌握直线检测这一核心计算机视觉技术。如果你是计算机视觉初学者，这是一个很好的起点；如果你已经是专业人士，那么这个源码可以作为你优化现有系统或开发新算法的参考。

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

基于matlab的直线检测程序/霍夫变换/边缘检测/houghlines

利用hough变换，对直线进行检测，源代码.cpp

三、Hough变换直线检测 /8、图像分割 步骤： 利用hough（）函数执行霍夫变换，得到霍夫矩阵； 利用houghpeaks（）函数在霍夫矩阵中寻找峰值点； 利用houghlines（）函数在之前两步结果的基础上得到原二值图像 中的直线信息。 [H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2) 1、霍夫变换(针对二值图像) Param合法值 含义 ‘ThetaResolution’ Hough矩阵中a轴方向上单位区间长度，[0,90] ‘RhoResolution’ Hough矩阵中p轴方向上单位区间长度，[0,norm(size(BW))]

在遥感图像中，对江河上桥梁目标的识别具有重要意义。由于桥梁的突出特征在于桥体的平行直线，所以对平行直线的实时检测十分重要。经典的Hough变换是一种常用的检测直线的方法，Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。多年来，们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了

一个小DEMO，基于FLD直线检测算法提取两张图像中的线特征，然后进行线特征匹配，基于匹配结果基于优化的方法计算两帧相邻图像的运动关系，输入两张图像，输出两张图像的旋转和平移变换矩阵。 cmake工程，运行命令：“./build/motionCompute ./data/1.png ./data/2.png”

MATLAB图像处理 Hough霍夫曼直线检测 源程序代码.zip

霍夫变换时图像识别的一种有效方法，对于一些直线物体，同样可以利用霍夫变换检测出它的图像。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码