cv::LineSegmentDetector 类参考

线段检测器类。 更多…

#include <opencv2/imgproc.hpp>

cv::LineSegmentDetector 的协作图

公共成员函数
virtual	~LineSegmentDetector ()
virtual int	compareSegments (const Size &size, InputArray lines1, InputArray lines2, InputOutputArray image=noArray())=0
	绘制两组线段，蓝色和红色，计算非重叠（不匹配）像素。
virtual void	detect (InputArray image, OutputArray lines, OutputArray width=noArray(), OutputArray prec=noArray(), OutputArray nfa=noArray())=0
	在输入图像中查找线段。
virtual void	drawSegments (InputOutputArray image, InputArray lines)=0
	在给定的图像上绘制线段。
继承自 cv::Algorithm 的公共成员函数
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	清除算法状态。
virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回 true。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

其他继承成员
继承自 cv::Algorithm 的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。
继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

线段检测器类。

遵循[290]中描述的算法。

注意

由于原始代码许可证冲突，OpenCV 3.4.6 到 3.4.15 版本和 4.1.0 到 4.5.3 版本已删除实现。在 计算 NFA 代码以 MIT 许可证发布后，再次恢复。

构造函数和析构函数文档

~LineSegmentDetector()

virtual cv::LineSegmentDetector::~LineSegmentDetector ( )

inlinevirtual

成员函数文档

compareSegments()

virtual int cv::LineSegmentDetector::compareSegments ( const Size & size, InputArray lines1, InputArray lines2, InputOutputArray image = noArray() )

纯虚函数

Python
	cv.LineSegmentDetector.compareSegments(	size, lines1, lines2[, image]	) ->	retval, image

绘制两组线段，蓝色和红色，计算非重叠（不匹配）像素。

参数

size	图像的大小，其中找到 lines1 和 lines2。
lines1	需要绘制的第一组线段。以蓝色显示。
lines2	第二组线段。以红色显示。
image	可选图像，将在其中绘制线段。为了使 lines1 和 lines2 以上述颜色绘制，图像应为彩色（3 通道）。

此函数的调用图如下所示

detect()

virtual void cv::LineSegmentDetector::detect ( InputArray image, OutputArray lines, OutputArray width = noArray(), OutputArray prec = noArray(), OutputArray nfa = noArray() )

纯虚函数

Python
	cv.LineSegmentDetector.detect(	image[, lines[, width[, prec[, nfa]]]]	) ->	lines, width, prec, nfa

在输入图像中查找线段。

这是算法在上面显示的图像上使用默认参数的输出。

image

参数

image	一个灰度 (CV_8UC1) 输入图像。如果只需要选择一个感兴趣区域 (roi)，请使用：lsd_ptr-\>detect(image(roi), lines, ...); lines += Scalar(roi.x, roi.y, roi.x, roi.y);
lines	一个 Vec4f 元素向量，指定一条线的起点和终点。其中 Vec4f 为 (x1, y1, x2, y2)，点 1 为起点，点 2 为终点。返回的线根据梯度严格定向。
width	找到线的区域的宽度向量。例如，线的宽度。
prec	找到线的精度向量。
nfa	包含线区域中误报数量的向量，精度为 10%。值越大，检测结果越好（对数关系）。 -1 对应于 10 个平均误报 0 对应于 1 个平均误报 1 对应于 0.1 个平均误报。只有当对象类型为 LSD_REFINE_ADV 时，才会计算此向量。

此函数的调用图如下所示

drawSegments()

virtual void cv::LineSegmentDetector::drawSegments ( InputOutputArray image, InputArray lines )

纯虚函数

Python
	cv.LineSegmentDetector.drawSegments(	image, lines	) ->	image

在给定的图像上绘制线段。

参数

image	将绘制线的图像。应大于或等于找到线的图像。
lines	需要绘制的线向量。

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/imgproc.hpp