Line Segment Detector vs Probabalistic Hough Transform

在OpenCV中，有兩種檢測線的方法，它們以端點向量的形式給出相似的結果 - Line Segments Detector (LSD)和Probabilistic Hough Transform。（對標準Hough變換進行折扣，因爲輸出的結果是以方程而不是線端點）。Line Segment Detector vs Probabalistic Hough Transform

我還沒有找到這兩種線檢測方法的比較和對比以及它們的優缺點。因此 - 這兩個函數有什麼區別？使用一種方法而不是另一種方法有什麼特別的好處？

此外，還有其他較少人知的在線檢測方法（如LSD）在某些使用情況下可能有優勢嗎？

2017-03-27 ELRG

LSD採用灰度圖像作爲輸入白色PHough使用二進制（黑白）圖像。所以他們是完全不同的。我喜歡比較參數無更多樣的邊緣檢測和PHough找到一個更長的線LSD。 – Micka

@Micka你可以提到它作爲答案。我想這足夠了。不管怎麼說，還是要謝謝你！！！！ –

@Micka同意，如果你想將其解釋爲答案，那會很棒！（否則，我想我會把我知道的東西拉到某個答案的某個點上，並相信你的答案） – ELRG

線段檢測器（LSD）

（逐行掃描）概率Hough變換

注意到
具有幾個調諧參數的二進制圖像作爲輸入;距離分辨率ρ，角度分辨率θ，累加器閾值參數（僅返回具有足夠票數的那些參數），最小線路長度和最大線路間隙
時間性能取決於參數（但相對於標準霍夫變換得到改進）
由於隨機性，多次運行可能會產生不同的結果
用於更具體的線路查找;參數允許調諧，並且具有選項（經由最高線間隙參數），以結合片段以返回單個更長的線
在OpenCV實現是Progressive Probabilistic Hough Transform（與由於Dr. D.'s answer on this question）

其它算法

（與感謝您指出在輸入和潛在用途的差異Micka的評論）

2017-03-28 08:28:53 ELRG

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