正交线检测通常是指在图像处理、计算机视觉或摄影测量学中，对图像中的正交线条进行检测和分析的过程。这涉及到识别和测量图像中的直线，以及它们之间的相互关系。

直线检测：使用霍夫变换、梯度法等算法检测图像中的直线。

边缘检测：通过Canny、Sobel等算子来识别图像中的边缘。

角点检测：识别图像中的角点，这些角点通常是两条或多条直线的交点。

线条交点分析：确定直线的交点，以判断它们是否正交。

线条方向计算：计算每条直线的方向，以确定它们之间的角度关系。

线条长度测量：测量图像中直线的实际长度。

线条宽度测量：测量线条在图像中的宽度。

线条对比度分析：分析线条与周围区域的对比度，以提高检测的准确性。

去噪处理：对图像进行去噪处理，以减少噪声对线条检测的影响。

阈值处理：应用阈值技术来增强线条的可见性。

形态学操作：使用膨胀、腐蚀等形态学操作来改善线条的检测效果。

直线拟合：对检测到的边缘点进行拟合，以得到直线的精确表示。

RANSAC算法：使用RANSAC算法来拟合直线并去除异常值。

线条跟踪：跟踪线条在图像中的连续性。

线条标记：在图像中标记出检测到的直线。

线条网络分析：分析图像中的线条网络，识别主要的线条结构。

透视变换校正：对图像进行透视变换校正，以便于更准确地检测正交线。

3D重建：利用检测到的线条进行3D场景重建。

特征点匹配：在多张图像中匹配特征点，以确定线条的空间位置。

光束法平差：在摄影测量学中，使用光束法平差来确定线条的几何特性。

自适应阈值：根据图像内容动态调整阈值，以适应不同的光照和背景条件。

线条密度分析：分析图像中线条的分布密度。

线条纹理分析：分析线条周围的纹理特征，以辅助线条检测。

遮挡处理：处理图像中的线条被遮挡的情况。

线条分类：对检测到的线条进行分类，如结构线、引导线等。

线条属性提取：提取线条的颜色、宽度、纹理等属性。

线条与形状关联：分析线条与图像中其他形状的关系。

线条检测性能评估：评估线条检测算法的准确性、鲁棒性和速度。