鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）
多曼哈顿世界假设（Manhattan World Assumption）是计算机视觉领域中的一种假设，认为世界是由垂直和水平的直线构成的，即物体通常沿着垂直和水平方向排列。在多曼哈顿世界中，物体之间的关系通常由垂直或水平方向的边界线描述。
方向引导的多曼哈顿估计是一种利用方向信息来进行多曼哈顿估计的方法。以下是一些可能的实现方法：
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边缘检测和方向估计： 使用边缘检测算法（如Canny边缘检测）来提取图像中的边缘信息，然后通过方向滤波器（如Sobel滤波器）来估计每个像素点的方向。这样可以得到边缘方向的信息，有助于多曼哈顿估计。
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霍夫变换： 对于提取的边缘，可以使用霍夫变换来检测直线。在多曼哈顿世界中，直线通常沿着垂直或水平方向排列。通过检测这些直线，可以估计场景的几何结构。
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方向引导的分割： 利用方向信息对图像进行分割，将图像分成不同的区域。这些区域可以被认为是垂直或水平的结构，有助于多曼哈顿估计。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817538.html
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