做meanshift物體跟蹤的時候中間有一步叫做直方圖反向投影,所以我就先實現了這樣一個步驟。 直方圖反向投影說白了就是模板匹配,給定一個較小的目標模板,然后再逐個遍歷原圖像和模板圖像相同的圖像塊的,對比圖像塊和模板的直方圖,然后把比較結果存入一個新的圖像中,新圖像中的全局極值就是模板 ...
直方圖匹配或叫做直方圖規定化都可以,是把原圖像的直方圖按照給定的直方圖加以映射,使新圖像的直方圖的分布類似於給定的函數。 總共有以下幾步: .求給定的函數的累積直方圖s。 .求原圖像的累積直方圖G。 .求s中每一個值在G中距離最小的位置index。 .求原圖像每個像素通過index映射到的新像素的值。 代碼如下: 效果如下: 給定的直方圖 原圖 原圖直方圖 變換后的直方圖 最后的結果 ...
2012-12-19 19:49 6 23204 推薦指數:
做meanshift物體跟蹤的時候中間有一步叫做直方圖反向投影,所以我就先實現了這樣一個步驟。 直方圖反向投影說白了就是模板匹配,給定一個較小的目標模板,然后再逐個遍歷原圖像和模板圖像相同的圖像塊的,對比圖像塊和模板的直方圖,然后把比較結果存入一個新的圖像中,新圖像中的全局極值就是模板 ...
普通的直方圖就是統計圖像中像素灰度出現的次數。 二維直方圖的其中一維就是普通的直方圖,即統計圖像中像素灰度出現的次數。 另一維的概念就比較模糊了,我看很多論文中都是用的當前像素鄰域均值灰度出現的次數。按照這個意思,其實用當前像素鄰域中值灰度出現的次數也是可以的。或者用什么厲害的算法處理一下 ...
HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方圖,主要用來提取圖像特征,最常用的是結合svm進行行人檢測。 算法流程圖如下(這篇論文上的): 下面我再結合自己的程序,表述一遍吧: 1.對原圖像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求圖像 ...
這里只是簡單的實現一下,這個和直方圖反向投影很像。 書上說了,“優勢是理論上的,很難發展處一種滿意的模板匹配技術”。 代碼: 原圖 模板 結果 最亮的點即為眼睛所在的位置。 ...
立體感知對應點匹配基本分為兩種:一是低層的基於像素級的匹配,二是高層的基於特征級的匹配。 這里介紹的是底層的像素級匹配。 用攝像頭平行移動獲取兩張圖片,其實就是雙目感知到的兩張圖片。 原理是在一定的窗口中,兩張圖片具有相同的水平視差,而對比這兩個局部窗口中的像素相似度就能計算出當前像素的深度 ...
直方圖匹配本質上是讓兩幅圖像的累積直方圖盡量相似,累積直方圖相似了,直方圖也就相似了。 把原圖像img的直方圖匹配到參考圖像ref的直方圖,包括以下幾個步驟: 1. 求出原圖像img的累積直方圖img_accu; 2. 求出參考圖像ref的累積直方圖ref_accu ...
DBSCAN全稱Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,是一種密度聚類算法。 和Kmeans相比,不需要事先知道數據的 ...