直线检测：霍夫变换与深度学习的对比

引言

直线检测在许多领域中具有重要应用，例如创建矢量图、端点检测等。本文比较了传统算法和深度学习方法在直线检测中的应用，而不涉及具体的应用程序。

霍夫变换

使用 OpenCV 进行 Canny 边缘检测和霍夫变换是图像处理中的基本方法。以下是一个简单的示例代码：

<code>import cv2 import numpy as np path = 'sudoku-png-6.png' src = cv.imread(cv.samples.findFile(path), cv.IMREAD_GRAYSCALE) dst = cv.Canny(src, 50, 200, None, 3) linesP = cv.HoughLinesP(dst, 1, np.pi / 180, 50, None, 50, 10) cdstP = np.zeros(src.shape, dtype=np.uint8) cdstP.fill(255) cdstP = cv.cvtColor(cdstP, cv.COLOR_GRAY2BGR) if linesP is not None: for i in range(0, len(linesP)): l = linesP[i][0] cv.line(cdstP, (l[0], l[1]), (l[2], l[3]), (0, 0, 255), 3, cv.LINE_AA) cv.imwrite('lines.png', cdstP)</code>

深度学习方法

深度学习方法提供了更多灵活性和精度，适用于处理语义线检测等复杂任务。以下是两种常见的深度学习方法：

1.论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.04676

GitHub: https://github.com/Hanqer/deep-hough-transform 

在线demo:  http://mc.nankai.edu.cn/dht

2.论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.01909

GitHub:  https://github.com/Hanqer/deep-hough-transform 

在线demo:  https://huggingface.co/spaces/z-uo/LETR

总结

传统霍夫变换适用于简单、可控的任务，不需要太多计算资源；而深度学习方法在处理更复杂、多变的场景时表现更好，具有更强的泛化能力。以上所有方法都是开源的，欢迎使用并为开源社区做出贡献！