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lsd特征点匹配代码_线特征LSDand描述子LBD（一）（示例代码）

lsd特征点匹配代码_线特征LSDand描述⼦LBD（⼀）（⽰例

代码）

最近在看有关特征提取的线特征，暑期就看了相关的论⽂：《基于点线综合特征的双⽬视觉SLAM⽅法_谢晓佳》，最近呢，把⾥⾯有关线特征提取LSD和描述⼦LBD的代码跑了⼀遍，记录如下：

[1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器

LSD是⼀种局部提取直线的算法，速度⽐Hough要快。 LSD是⼀种直线检测分割算法，它能在线性的时间内得出亚像素级精度的检测结果。该算法被设计成可以在任何数字图像上都⽆需参数调节。它可以⾃⼰控制误检的数量：平均⽽⾔，每张图有⼀个误检。

有⼏篇⽐较好的博客是针对此算法的讲解，推荐如下：

(1)orignal代码：作者将⾃⼰的论⽂(LSD: a Line Segment Detector，2012)及代码( c++)放到⾃⼰的主页上：瓦斯抽放系统

针对orignal代码的运⾏过程：

编译 make

典雅音乐花园

(提供了⼀个使⽤LSD作为模块编译程序的显式⽰例。

The compilationline for ‘lsd_call_example.c‘ is just: cc -o lsd_call_example lsd_call_example.c lsd.c -lm)

LSD唯⼀的输⼊图像格式是PGM，输出有两个版本，ASCII和⼆进制。

./lsd chairs. //这⾥输⼊的是chairs.pgm图像

将会给出结果关于⼀个ASCII⽂件‘‘其中每⾏对应⼀个检测到的线段。每⾏由七个数字⽤空格隔开，

分别是X1，Y1、X2，Y2，宽度，P，- log_nfa。

例如，⾏：159.232890 134.369601 160.325338 105.613616 2.735466 0.125000 17.212465

意味着⼀个线段的起始点(159.232890 134.369601)，结束点(160.325338 105.613616)和检测到宽度2.735466，⾓度精度p为0.125，即p * 180＝0.125×180＝22.5度的梯度⾓公差。这个-log_10(NFA)= 17.212465，所以NFA的值为

gtss10 ^(- 17.2124656)，⼤约6e-18。长度单位是像素，坐标原点是左上⾓的像素中⼼(0,0)。

为了更容易地显⽰结果，也可以输出EPS或SVG⽂件格式。例如,

./lsd -sult.eps chairs.

除ASCII输出⽂件外，还将⽣成EPS⽂件‘sult.eps‘。布音

注意：可选参数应该总是出现在所需参数的输⼊和输出之前。例如，下⾯的⾏是错误的：lsd chairs.pgm -s 0. -

> WRONG!!

正确的是 lsd -s 0.5 chairs.

[2]LBD: line binary descriptor 线⼆进制描述符

如果安装[1] original code，Note that: The code is based on two open source libraries:BIAS and ARPACK( Besides, the SuperLU library is required by ARPACK). Before compiling the line matching code, you must configure the BIAS and ARPACK on your computer correctly. The code is tested by using BIAS version 2.8.0 and ARPACK++( SuperLU Version 2.0 is used for ARPACK).

安装的是[2]Update code，运⾏过程：

mkdir build

cd build

cmake ..

make阻尼系数

甲苯二异氰酸酯./TestLineMatchingAlgorithm 1.png 2.png

本文发布于:2024-09-22 21:13:51，感谢您对本站的认可！

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