LSD算法

LSD算法是一個直線提取算法，在opencv 中也有封裝，它的主要思想是通過求導得到灰度的梯度，因為灰度梯度的方向的垂直方向就是線條的方向，將有相同方向的向量用矩形圈起來，再將舉行精細化，最后就可以得到的一條線段了。
關於它的文章和算法和demo基本上可以在這里找到。
這篇文章里引入了很多名詞，切聽我一一道來。首先，我們看下圖，這里的圖片首先根據梯度的垂線構造了一個level-line field，它把和梯度的垂直方向的線叫做level-line，所以這個field就是由這樣的線組成的場。有了這個場，因為有直線的區域我們總能夠找到，很多方向相同的level-line，這樣我們就能得到右邊這些顏色區域了，也就是所謂的line support region。

如果把這個區域用舉行圈起來的話就得到了如下圖所示的矩形，注意這個舉行我們是區分方向的。

至於，是根據什么規則生成的矩形，就像之前說的，在直線的區域，自然地level-line(梯度方向的垂線）自然就會比較接近，因此，我們就給定一個閾值\(/tau\)，如果這些向量的夾角小於\(/tau\)且在這個區域內滿足條件的向量足夠多，我們就認為這個區域可能是直線，比如下圖中，就只有8個符合條件的level-line，感覺是不足夠多的，因此它可能不被看作是一個直線。具體地，這里使用了區域生長算法，即從某個點開始，找其領域內符合條件的點。

但是慢着，你可能會問，怎樣才叫足夠多？改天再說吧...