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积分图是一种允许子区域快速求和的数据结构,本文记录 OpenCV图像分析中的积分图相关内容。 积分图 使用积分图是数字图像处理中常用的一种方法,通常能够很大程度的加速计算过程,比如均值滤波,非局部均值滤波,以及Harr计算等。 从直观来说,一张图像就是一个矩形,这个矩形中每个像素点的积分值,就是以图像左上角像素点...
一是因为CUDA的每个线程都包含了一次复杂的循环,而CUDA并不擅长处理复杂的逻辑,每个线程所执行的指令越简单,运行效率才会越高;二则是启动的线程数很少,按行积分时启动 h 个,按列积分时启动 w 个,并行度不高。 为了更进一步加速,可以采用分块的方式提高并行度。如下图所示,分三步对行进行积分: 将每行...
探讨如何用比较少的比特来存储积分图使得使用积分图做的计算结果依然是正确的。 无符号整数二进制表达 对于一个二进制序列bnbn−1bn−1bn−3⋯bbb0,其表达的十进制值为: v=∑i=0nbi2i 比如一个3比特的二进制,我们有 三比特二进制表达的所有无符号数 从上面公式和图我们可以看出: 无符号数的表达0是...
这里，S1是输入图像中矩形区域的总和，S2是输入图像中该区域的平方和，n是编号。该区域中的像素数。使用积分图像可以很容易地找到S1和S2。现在，我们来讨论如何使用 OpenCV-Python 来实现这一点。我们首先讨论OpenCV提供的用于计算积分图像的内置函数。cv2.integral(src[,sdepth])这里，src 是输入图像，sdepth 是可...
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假设一幅图像中4个点ABCD,其积分图像中A(x1,y1)点的值为其左上侧所有像素的值的累加和,也就是蓝色区域中所有像素点的值累加和。同理积分图像中的B(x2,y1)、C(x1,y2)、D(x2,y2)点值分别是绿色、紫色和黄色区域像素值的累加和。ABCD四点的位置关系在右下角图所示。