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C++中在利用OpenCV实现积分图计算

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如何使用积分图像

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。

C++中在利用 OpenCV实现积分图计算

那么如果需要计算由ABCD组成的ROI的累加值就只需要使用如下公式:

C++中在利用 OpenCV实现积分图计算

即:D-C-B+A。显然,计算量不受区域尺寸的影响。所以,如果需要在多个尺寸的区域上计算像素累加和,最好采用积分图像。


积分图像的API

函数参数:

注:上面计算出来的图像必须row和col加1,因为边缘也要计算,如果不加一也会报错。

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--integral,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

C++中在利用 OpenCV实现积分图计算

计算积分图

C++中在利用 OpenCV实现积分图计算

注意的就是上面创建sumii和sqsumii的时候要记得是源图像的宽和高度都+1;

在显示的前的图像我们要进行normlize归一化的处理

C++中在利用 OpenCV实现积分图计算

     归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

    归一化的目的简而言之,是使得没有可比性的数据变得具有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系;或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等。

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