前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候,简单介绍过积分图,就是每个像素点是左边和上边的累加和,这样的话可以方便均值和方差,以及直方图统计的相关运算,这里再次结合网络资源重新单独对积分图做专门的介绍. 积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的,并被应用到实时的对象检测框架中.对于一个灰度图像而言,其积分图也是一张图,只不过这个图跟普通的灰度图,彩色图稍有不同.这是因为,一般我们说的灰度图.彩色图,都是相机拍摄到的真实物体在某个时刻的真实画面.而积分图虽然也可以理解为一张图,

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

原文地址(英文) 积分图 是 [Crow(1984 年)] 提出的用于提高多尺度透视投影中纹理的渲染速度的一种技术. 积分图最流行的应用是 快速归一化互相关 (fast normalized cross-correlation), Viola-Jones 目标检测框架, SURF 变换( Speeded Up Robust Feature). 本章介绍的是积分图在基本的块统计滤波器中的应用. 均值 随机变量 \(X=\{x_1,\dots,x_n\}\) 的离散分布的均值 \(\mu(X)\)

一.积分图介绍 定义:图像左上方的像素点值的和: 在Adaboost算法中可用于加速计算Haar或MB-LBP特征值,如下图: 二.代码实现 #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h> using namespace cv; int calcIntImage(unsigned char *pucSrcImage, unsigned in

本文根据论文:Fuzzy Integral for Moving Object Detection-FUZZ-IEEE_2008的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.在背景建模中,我们对于像素的分类总是采用非此即彼的方式来分,即该像素要么是背景要么是前景.然而,由于噪声.光照变化以及阴影等特殊情况导致像素会存在错误,即像素存在一定的不确定性.为了处理这种不确定性,本文提出了基于模型Choquet积分的目标检测算法. 首先,我们来看看这个算法的基本流程,如下图所示. 从上图可以看

没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波.类似于OpenCV的blur()函数. 使用lena.jpg做测试,效果如下:        代码在此: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <opencv2

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

利用积分图像,可以计算在某象素的上-右方的或者旋转的矩形区域中进行求和.求均值以及标准方差的计算,并且保证运算的复杂度为O(). #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/vcprojects/images/test.png", IMREAD_GRAYSCA

Boxfilter 快速计算 它可以使复杂度为O(MN)的求和,求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度,它的缺点是不支持多尺度. Boxfilter 的原理有点类似 Integral Image,而且比它还要快,但是实现步骤比较复杂.在计算矩形特征之前,Boxfilter 与 Integral Image 都需要对图像进行初始化(即对数组A赋值), 不同于 Integral Image, Boxfilter 的数组 A 中的每个元素的值是该像素邻域内的像素和(或像素平方和), 在需要

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "math.h" using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread(); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); ; }

Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注.   上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了

前言  最近在学习人脸的目标检测任务时,用了Haar人脸检测算法,这个算法实现起来太简洁了,读入个.xml,调用函数就能用.但是深入了解我发现这个算法原理很复杂,也很优秀.究其根源,于是我找了好些篇相关论文,主要读了2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章,<Rapid Objection Dection using a Boosted Cascade of Simple Features>.这个算法最大的特点就是快!在当时

目标检测20年综述(2019) 摘要 Abstract 该综述涵盖了400篇目标检测文章,时间跨度将近四分之一世纪.包括目标检测历史上的里程碑检测器.数据集.衡量指标.基本搭建模块.加速技术,最近的sota检测模型.还引入了一些重要的目标检测应用,比如行人检测.人脸检测.文本检测等.对这些技术以及挑战做出深度的解析. 1. Introduction 目标检测的其中一个基本任务:什么物体?在什么位置? 目标检测是计算机图像任务的基础,比如实例分割.图像翻译.目标追踪. 从应用层面来看,目标检测又被

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,组合成特征模板.特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和.Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等.但矩形特征只

转自http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/07/18/2596745.html Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图   目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念. 一.概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象.数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实地模拟现实世界 2)容易为人所理解 3)便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-Re

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

大尺寸卫星图像目标检测:yoloT 1. 前言 YOLT论文全称「You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery」,是专为卫星图像目标检测而设计的一个检测器,是在YOLOV2的基础上进行改进的. 论文原文:https://arxiv.org/abs/1805.09512?context=cs.CV 代码实现:https://github.com/CosmiQ/yolt 2. 介绍 大范围图像