opencv LSD直线算法的实战 c++

网上c++的opencv教程太少了
刚好我今天花了一下午部署了opencv环境，用上了LSD算法，效果不错，故分享给大家

核心流程：下载源码，外挂contrib后编译opencv。再使用里面的LSD库

问：contrib是什么？
答：contrib是opencv的附加第三方库，有很多先进的算法

LSD直线检测算法的介绍：

LSD是2010年新推出的算法，相比起1962年的Hough霍夫检测算法，它先进一大截，有成功率高，可以检测出直线的长度的优点
可以参考这个文章：OpenCV直线检测算法汇总
https://blog.csdn.net/weixin_46838716/article/details/125492966
直线检测汇总
效果展示：

contrib编译安装

参考这个链接：
VS编译OpenCV + Contrib
预计花费时间：2小时

最后只需要那个install文件夹就行
我把那个文件夹传到网盘了 网盘链接
重点在于添加这两个库的地址


（如果还有错误，我也不会。。）

示例程序

#include
#include
#include

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	string file = "C:\\Users\\Desktop\\DSC01.jpg";  //填自己的图片链接
	Mat img = imread(file);
	
	Mat image = img.clone();
	Mat grayImage;

	cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); //先把图片灰度化
	
//*****核心代码*****//
	//Canny(grayImage, grayImage, 50, 50, 3); //可选canny边缘检测算法,但没必要，直线算法效果已经够好了 
#if 0
	Ptr<LineSegmentDetector> lsd = createLineSegmentDetector(LSD_REFINE_ADV);//或者两种LSD算法，这边用的是standard的
#else
	Ptr<LineSegmentDetector> lsd = createLineSegmentDetector(LSD_REFINE_NONE);//这个算法找到的直线更多 
#endif

	vector<Vec4f> lines;
	//进入检测直线算法
	lsd->detect(grayImage, lines);//这里把检测到的直线线段都存入了lines_std中，4个float的值，分别为起点的坐标,和终点的坐标
//*****************//
	for (int i = 0; i < lines.size(); i++)
	{
		cout << lines[i][0] << " " << lines[i][1] << " "
			<< lines[i][2] << " " << lines[i][3] << endl;

		//这里可以进行筛选直线
		Point p0 = Point(lines[i][0], lines[i][1]);
		Point p1 = Point(lines[i][2], lines[i][3]);
		line(image, p0, p1, Scalar(0, 50, 255), 3, CV_AA);//画出直线
	}


	//画出所有的直线
	Mat drawnLines(image.clone());
	lsd->drawSegments(drawnLines, lines);
	imshow("Standard refinement", drawnLines);

	waitKey(0);
	return 0;
}

如果你想调参，也可以用以下代码
调参代码：

	double scale = 0.8,
	double sigma_scale = 0.6, double quant = 2.0, double ang_th = 22.5,
	double log_eps = 0, double density_th = 0.7, int n_bins = 1024;

	Ptr<LineSegmentDetector> lsd = createLineSegmentDetector(LSD_REFINE_NONE,
		scale,
		sigma_scale,
		quant, ang_th,
		log_eps,
		density_th,
		n_bins);

	vector<Vec4f> lines;
	//进入检测直线算法
	lsd->detect(grayImage, lines);

参考链接：https://blog.csdn.net/thequitesunshine007/article/details/116382216

其他优化方法

推荐使用局部直方图均衡，
参考链接
再推荐下我使用的模糊算法，用来消除瑕疵

//我称之为模糊的三明治结构，效果很好
blur(image, image, Size(5, 5)); //平均模糊用来平滑边缘
GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0);//高斯模糊用来消除瑕疵点
blur(image, image, Size(5, 5));