爷青没！OpenCV 4.x之后竟然没了LSD算法！
在使用OpenCV 4.x系列的版本时，想利用LSD算法检测图像中的直线段，结果给我出来个这么玩意。
这个错误基本上是dll内部的问题，毕竟错误发生在OpenCV内部，一般遇到这个问题，我基本上是这样↓
没办法，只能看OpenCV源码来研究发生了啥，突然发现2010年经典的LSD算法没了！！！！！
这可是大事啊，但是OpenCV为了弥补这个问题，在opencv contrib扩展中的ximgproc模块中给出了一个LineSegmentDetector类，来替代LSD算法。
该算法来自于2014年ICRA的一篇论文《Outdoor place recognition in urban environments using straight lines
》，勉强能冲，不不，勉强够用。
为了更好的过渡到新版本，利用其检测算法，我们下面做个对比。
这个是LSD算法的代码用法。
cv::Ptr<cv::LineSegmentDetector> lsd = cv::createLineSegmentDetector(cv::LSD_REFINE_ADV);
std::vector<cv::Vec4f> lines_std;
lsd->detect(quad, lines_std);
lsd->drawSegments(quadrgb, lines_std);
这个是FLD算法的代码用法，在用这个代码时候，记得添加头文件#include <opencv2/ximgproc.hpp>。
cv::Ptr<cv::ximgproc::FastLineDetector> fld = cv::ximgproc::createFastLineDetector();
std::vector<cv::Vec4f> lines_std;
fld->detect(quad, lines_std);
fld->drawSegments(quadrgb, lines_std);
从代码上来看，还好，只需要修改一行代码就能用，从工程的角度出发暂且够用。
下面问题来了，既然代码已经换了，效果肯定不同，在其他人的分析中，指出了FLD算法检测结果与LSD结果相似，但是速度更快，替换满足大部分需求。
那么是否满足我的需求呢，我拿张图片测试下，左图是2010年的LSD算法，右图是2014年的FLD算法，尽管速度快乐，但明显丢了许多关键直线。（因为我的图特别模糊，LSD不是基于Canny的，FLD基于Canny的，必然失败）
这样肯定不能说是完全替代品呀！！！
最后个人来说很关键的个人总结
无论是LSD算法还是FLD算法，在大图的检测上肯定是FLD更有优势，但是，对于特别模糊的目标，或小目标，LSD是具有很大的优势的，目前来说，LSD不能被替代，所以目前的办法只能从OpenCV以前的代码中挖出源码，或者从github上下载源码移植了
希望以后能出来个更有效的直线段检测算法，o(╥﹏╥)o。
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