sum–Integralimageas (W+1) X (H+1) , 32-bitintegerorfloating-point (32for64f). sdepth–Desireddepthoftheintegralandthetiltedintegralimages, CV_32S, CV_32F, orCV_64F. 发现为了能容纳最后一列和最后一行的情况,最终的积分图就应该是 (W + 1) X (H + 1)大小,如下图所示,假设输入图像大小...
最后一步是将原图像与积分图像进行可视化对比,以检查我们的实现是否正确。 # 可视化原图和积分图plt.figure(figsize=(12,6))# 原图像plt.subplot(1,2,1)plt.title('Original Gray Image')plt.imshow(gray_image,cmap='gray')plt.axis('off')# 积分图像plt.subplot(1,2,2)plt.title('Integral Image')plt...
积分图像(Integral image) 1 问题起源 给定一幅灰度图像,其灰度值如下图所示, 要计算图中深色区域的所有像素点的灰度值之和。 最直接,简单的方法就是将这9个像素值直接相加。 如果深色区域扩大,里面包含成千上万个像素,这种算法的时间复杂度也会呈线性增加。 积分图像的提出正好解决了这个问题。 2 积分图像 积...
积分图像(integral image)是一种高速计算矩形区域之和的数据结构,常利用它对算法进行加速。积分图像中 处的值是原始灰度图像的左上角与当前点所围成的矩形区域内全部像素点的灰度值之和,即: 当中 为原图像, 为积分图像。图1是积分图像的示意。 图1 积分图像是用来加速算法的。因此求取积分图像本身复杂度不能非...
积分图像(Integral image) 1 问题起源 给定一幅灰度图像,其灰度值如下图所示, 要计算图中深色区域的所有像素点的灰度值之和。 最直接,简单的方法就是将这9个像素值直接相加。 如果深色区域扩大,里面包含成千上万个像素,这种算法的时间复杂度也会呈线性增加。
在图像处理中有两个常用的相关算法,这就是积分图像(Integral Image)和积分直方图(Integral Histogram),本文来讲解这两个算法的基本原理。 在本文中主要以灰度图像来讲解。一个图像内矩形区域的积分是指这个矩形区域内所有灰度值的和,如图所示: 所选定区域的积分为: ...
在积分图像(Integral Image - ii)上任意位置(x, y)处的ii(x, y)表示该点左上角所有像素之和,表示如下: 从给定图像I从上到下、从左到右计算得到和的积分图像公式如下: 其中(x<0 || y<0) 时ii(x,y)=0, i(x,y)=0 得到积分图像之后,图像中任意矩形区域和通过如下公式计算: ...
sum–Integral image as(W + 1) X (H + 1), 32-bit integer or floating-point (32f or 64f). sdepth– Desired depth of the integral and the tilted integral images, CV_32S , CV_32F , or CV_64F . 注意到sum这一项的大小了吗,(W + 1) X (H + 1)而非W XH,为什么呢,我们知道,某...
积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法，这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检测框架中出现。 积分图概念 在积分...
现在，让我们用OpenCV和C++来实践这一原理，编写一个高效的积分图计算函数：```cppvoid integralImage(Mat src, Mat &integral_out) { Mat tmp(src.size(), CV_64FC1, Scalar::all(0)); // 初始化临时矩阵 tmp.at(0, 0) = src.at(0, 0); // 第一行的值 // 填充第一...