检测图像中的直线，在图像处理中一直非常有用，这篇博客将主要介绍博主接触过的几种检测直线的方法。主要包括最小二乘法拟合直线、Ransac拟合直线、LSD线段检测、Hough变换检测直线。
最小二乘法拟合直线
一系列点，可以通过最小二乘法来拟合直线。cv::fitLine
Ransac拟合直线
接着上面的问题，如果图像噪声比较大，局外点过多，那么最小二乘法就会不加区分的将大量局外点纳入拟合，给出荒谬的结果。所以我们通过一中随机采样，然后验证的方式来寻找直线，这就是Ransac算法。Ransac算法不光可以拟合直线，视拟合方程的不同，还可以做很多事情。
LSD线段检测
LSD线段检测，是通过梯度聚类的方式来查找直线段，比后面提到的Hough变换方法更快。LSD线段检测中，一个点只能属于一条直线，所以两条相交的直线可能会被分成四段。
Hough变换检测直线
Hough变换作为经典图像处理算法出现在课本中为大家熟知，Hough变换就是将点变换到参数空间，一个点对应参数空间中的一条线，求参数空间的极大值，就获得了直线的参数。