LSD算法

LSD算法是一个直线提取算法，在opencv 中也有封装，它的主要思想是通过求导得到灰度的梯度，因为灰度梯度的方向的垂直方向就是线条的方向，将有相同方向的向量用矩形圈起来，再将举行精细化，最后就可以得到的一条线段了。
关于它的文章和算法和demo基本上可以在这里找到。
这篇文章里引入了很多名词，切听我一一道来。首先，我们看下图，这里的图片首先根据梯度的垂线构造了一个level-line field，它把和梯度的垂直方向的线叫做level-line，所以这个field就是由这样的线组成的场。有了这个场，因为有直线的区域我们总能够找到，很多方向相同的level-line，这样我们就能得到右边这些颜色区域了，也就是所谓的line support region。

如果把这个区域用举行圈起来的话就得到了如下图所示的矩形，注意这个举行我们是区分方向的。

至于，是根据什么规则生成的矩形，就像之前说的，在直线的区域，自然地level-line(梯度方向的垂线）自然就会比较接近，因此，我们就给定一个阈值\(/tau\)，如果这些向量的夹角小于\(/tau\)且在这个区域内满足条件的向量足够多，我们就认为这个区域可能是直线，比如下图中，就只有8个符合条件的level-line，感觉是不足够多的，因此它可能不被看作是一个直线。具体地，这里使用了区域生长算法，即从某个点开始，找其领域内符合条件的点。

但是慢着，你可能会问，怎样才叫足够多？改天再说吧...