C / C ++

getGaussianKernel

Getgaussiankernel



Kordustrükk: https://blog.csdn.net/u012633319/article/details/80921023

Põhimõtteline ：



Digitaalsel pilditöötlusel võetakse kahemõõtmelist Gaussi funktsiooni tavaliselt nii






Punktist (1) võib teada, et kahemõõtmelist Gaussi funktsiooni võib pidada kahe ühemõõtmelise Gaussi funktsiooni korrutiseks. Seetõttu arvutatakse kõigepealt ühemõõtmeline Gaussi mall ja seejärel arvutatakse vajalik kahemõõtmeline Gaussi mall.

Kahe mõõtmelise Gaussi mall, mis saadakse kahe normaliseeritud ühemõõtmelise malli korrutamisel, on ka normaliseeritud tulemus, näiteks:




Nagu näidatud1Nagu näidatud,

（kuni) Kas kaks normaliseeritud ühemõõtmelist Gaussi malli, sta + b + c = 1, d + e + f + g + h = 1

（b) On kahemõõtmeline Gaussi mall, mis saadakse kahe ühemõõtmelise Gaussi koefitsiendi korrutamisel,

ad + ae + af + ag + ah + bd + be + bf + bg + bh + cd + ce + cf + cg + ch

= a (d + e + f + g + h) + b (b + e + f + g + h) + c (b + e + f + g + h)

= (a + b + c) (d + e + f + g + h) = 1 * 1 = 1。

Lähtekoodi analüüs ：

aastalOpenCVFunktsioon ühemõõtmelise normaliseeritud Gaussi malli saamiseks on

// n -Malli suurus,sigma ( -Standardhälve

cv :: Mat cv :: getGaussianKernel (intn,topeltsigma,intktype)

Peamine protsess on:

Lähtekoodi analüüs on järgmine:

  1.  [Function name] 
  2.  cv::Mat cv::getGaussianKernel( int n, double sigma, int ktype ) 
  3.  [Function description] Template coefficients for calculating the one-dimensional Gaussian function 
  4.  [Parameter description] n — template size, n must be greater than0Positive integer of, generally take n as an odd number, but pass 
  5.  Through source code analysis, we can know that if n is an even number, the same can be calculated. 
  6.  Should result. 
  7.  sigma — Gaussian standard deviation (σ in the formula), if sigma is less than or equal to0The number of 
  8.  The function calculates the corresponding sigma value based on the current n value, 
  9.  sigma = ((n-1)*0.5 – 1)*0.3 + 0.8。 
  10.  ktype — data type, CV_32F or CV_64F 
  11.  [Return value] Return n rows1Column normalized one-dimensional Gaussian coefficient 
  12.  cv::Mat cv::getGaussianKernel( int n, double sigma, int ktype ) 
  13.  { 
  14.  // The preset Gaussian coefficient array, only in 
  15.  // (1) 0  
  16.  // (2) sigma is an invalid parameter, ie sigma <= 0 
  17.  // The preset Gaussian coefficient array will be used when both are satisfied 
  18.  const int SMALL_GAUSSIAN_SIZE = 7 // The size of the preset largest template 
  19.  static const float small_gaussian_tab[][SMALL_GAUSSIAN_SIZE] = 
  20.  { 
  21.  {1.f}, 
  22.  {0.25f, 0.5f, 0.25f}, 
  23.  {0.0625f, 0.25f, 0.375f, 0.25f, 0.0625f}, 
  24.  {0.03125f, 0.109375f, 0.21875f, 0.28125f, 0.21875f, 0.109375f, 0.03125f} 
  25.  } 
  26.  // Determine whether the condition of using preset Gaussian coefficient is satisfied 
  27.  const float* fixed_kernel = n % 2 == 1 && n <= SMALL_GAUSSIAN_SIZE && sigma <= 0 ? 
  28.  small_gaussian_tab[n>>1] : 0 
  29.  // To determine the legality of the ktype parameter, only go to CV_32F or CV_64F 
  30.  CV_Assert( ktype == CV_32F || ktype == CV_64F ) 
  31.  Mat kernel(n, 1, ktype) // Create n rows and one column coefficient matrix 
  32.  float* cf = (float*)kernel.data // cf is assigned to the data address 
  33.  double* cd = (double*)kernel.data // cd is assigned to the data address 
  34.  // If sigma <0, use the formula to calculate sigma according to the template size n 
  35.  double sigmaX = sigma > 0 ? sigma : ((n-1)*0.5 - 1)*0.3 + 0.8 
  36.  double scale2X = -0.5/(sigmaX*sigmaX) // Calculate -1 / 2σ ^ 2 in e ^ (-x ^ 2 / 2σ ^ 2) 
  37.  double sum = 0 // The sum of each element is used as the divisor when normalized 
  38.  int i 
  39.  for( i = 0 i 
  40.  { 
  41.  double x = i - (n-1)*0.5 // Calculate the x coordinate of the element with index 0 
  42.  double t = fixed_kernel ? (double)fixed_kernel[i] : std::exp(scale2X*x*x) // Take the corresponding element in the preset array or calculate by Gauss formula, 1 / √2π σ_x when normalized 
  43.  // Will make an appointment, so no calculation is required. 
  44.  // Assign values ​​to CV_32F or CV_64F according to the element type, and sum 
  45.  if( ktype == CV_32F ) 
  46.  { 
  47.  cf[i] = (float)t 
  48.  sum += cf[i] 
  49.  } 
  50.  else 
  51.  { 
  52.  cd[i] = t 
  53.  sum += cd[i] 
  54.  } 
  55.  } 
  56.  // Do normalized calculation 
  57.  sum = 1./sum 
  58.  for( i = 0 i 
  59.  { 
  60.  if( ktype == CV_32F ) 
  61.  cf[i] = (float)(cf[i]*sum) 
  62.  else 
  63.  cd[i] *= sum 
  64.  } 
  65.  return kernel 
  66.  }

Märge:

Kui n = 1, 3, 5, 7 ja sigma<= 0, the preset template is not used, sigma =((n-1) * 0,5-1) * 0,3 + 0,8Arvutamisel, nagu on näidatud järgmises tabelis:


On näha, et koefitsiendid ei ole praegusel ajal täielikult kooskõlas eelseadistatud mallikoefitsientidega.