哪些直线检测算法仍能检测照片中出现一定程度镜头畸变的直线？答案

【问题标题】：Which straight line detection algorithms will still detect lines that have suffered a degree of lens distortion in photos?哪些直线检测算法仍能检测照片中出现一定程度镜头畸变的直线？
【发布时间】：2017-08-07 23:47:18
【问题描述】：

我发现了关于检测图像中直线的其他问题，我将继续阅读。

但我知道，在许多照片中，现实生活中的直线最终都是弯曲的。

我不需要去弯曲鱼眼失真或任何极端的东西。

但我想处理“典型”量的曲线失真，就好像它们仍然是直线一样。

是否有一些算法或技术可以“足够好”地处理这个问题？

这是我一本书的旧照片，显示了我想到的那种弯曲的直线。这是曲率和镜头畸变的一个很好的例子。（通常由于背景中的其他线条，这可能不是一个很好的例子，但这与当前问题的重点无关。）

【问题讨论】：

如果您知道相机的内在参数，或者可以得到它们，那么您可以执行lens distortion correction，使直线再次变直。通常只解决径向畸变就足够了。 OpenCV 有一个camera calibration 工具，它更详细地描述了获取这些参数的过程。此过程称为相机校准。
另外，如果你知道用来收集图像的镜头，那么LensFun 是一个工具，它为许多商业镜头预先计算了模型。
Hough 将继续检测到中度扭曲的线条。但是您应该向我们展示典型的图像。
@YvesDaoust：添加示例！感谢您的反馈。

标签： image-processing photo edge-detection distortion straight-line-detection

【解决方案1】：

边缘的曲率似乎没有那么严重，最坏的情况是霍夫变换只会将边缘分成几段。

我会更担心边缘缺乏对比度（白底白字），这会导致检测失败。

【讨论】：

如前所述，这只是我为曲率选择的随机图片，在典型情况下比我预期的要差。此特定图像的其他问题对于该问题并不重要，因为真正的问题将是处理平面矩形对象的许多不同图像。
当我要求一个典型的图像时，我不是要求一个随机的。我知道什么是失真。我不知道你的情况。

【解决方案2】：

事实证明，用于直线检测的最流行技术之一也存在于使用曲线的版本中。

它被称为“霍夫变换”。

它最初用于检测直线，但已推广到也可以处理曲线和其他任意形状。来自维基百科的文章：

经典的霍夫变换关注的是图像中的线条，但后来霍夫变换已扩展到识别任意形状的位置，最常见的是圆形或省略号。

甚至还有关于使用霍夫变换处理镜头畸变的具体主题的论文：

【讨论】：