计算机视觉与深度学习 ｜ 计算机视觉中线特征提取与匹配算法综述
文章目录
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- 一、线特征提取算法原理
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- 1.1 Hough变换及其优化
- 1.2 LSD算法
- 1.3 EDLines算法
- 二、核心数学公式
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- 2.1 直线表示与误差计算
- 2.2 LSD算法关键公式
- 三、线特征匹配算法
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- 3.1 LBD描述符
- 3.2 匹配策略
- 四、代码实现
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- 4.1 LSD线段检测（Python）
- 4.2 LBD特征匹配（C++）
- 五、算法性能对比
- 六、应用领域
- 七、发展趋势
- 参考文献
一、线特征提取算法原理
1.1 Hough变换及其优化
Hough变换是直线检测的经典方法，其核心思想是将图像空间中的直线映射到参数空间中的点。标准Hough变换采用极坐标表示直线：
ρ=xcosθ+ysinθ\ \rho = x\cos\theta + y\sin\theta ρ=