积分图像(Integral Image)与积分直方图 (Integral Histogram)

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PCL 使用积分图进行法线估计【2024最新版】
点云侠的博客
07-06 39万+
使用积分图计算有序点云的法线。博客长期更新，最近一次更新时间为：2024年8月27日。
OpenCV实战（10）——积分图像详解
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盼小辉丶的博客
02-13 2万+
积分图像作为在图像 (Region of Interest, ROI) 中求和像素的有效方法，已经广泛用于多尺度滑动窗口计算等应用中。本节中，介绍了积分图像的基本概念，并且通过多种不同方法实现了积分图像的计算，最后还通过两个实际应用讲解了积分图像在图像处理中的重要用途。
积分直方图的实现(Integral Histogram)
ring__的博客
01-11 1104
题目描述 如图所示，左侧为一幅灰度图像I，其积分图如右图所示，积分图与左侧图像等大（宽=6，高=3），积分图中第（i,j）个元素的元素值Integral(i, j)，等于原图像I中第（i,j）个像素左上角所有像素的像素值之和，如图中积分图中Integral(2,4)= 16 = 2+1+2+3+3+2+1+2 =I(1,1) + I(1,2) + I(1,3) + I(1,4) + I(2,1) + I(2,2) + I(2,3) + I(2,4)； 类似地，一幅图像I的积分直方图H的定义如下：..
积分直方图(Integral Histog…
小米mm修仙路
06-29 1084
原文地址：Histogram)">积分直方图(Integral Histogram)作者：小罗    积分直方图是有Fatih Porikli在CVPR-2005《Integral Histogram: A Fast Way to Extract Histograms in Cartesian Spaces》的论文中提到的。     在介绍积分直方图之前，先介绍下积分图像，积分图像是P.Viola
opencv_直方图、积分图像及其应用实例
qq_43145072的博客
04-18 1093
1 灰度图的直方图 灰度直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数或频数的统计结果。换句话说，直方图统计了图像每一个强度值所具有的像素个数。一般来说，灰度图的直方图横坐标是0～255灰度值。 1.1 计算直方图 计算直方图使用的是opencv自带函数： CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages, ...
跟踪算法之一_《Robust fragments-based tracking using the integral histogram》阅读心得
sunny的专栏
08-27 2937
《Robust Fragments-based tracking using the integral histogram》中文部分翻译。本文采用积分直方图，对目标模板进行分块求取特征，进行跟踪。该跟踪方法对于目标遮挡和目标姿态变换都具有很好的跟踪效果。
积分图像与积分直方图
静~
12-26 1401
在[1]中，有两个重要的思想：         1 级联弱分类器可以组成强分类器，且最终的结果可以媲美甚至于超越很多强的分类器。这也是至今仍然常用的一种分类器框架---Ensemble Classifier。         2 为了能够快速实时有效的检测物体，利用pre-compute理念，形成积分图像的模式。到要用到pixel值的时候，一个矩形框的像素可以通过4次简单的查表得到，在Real
11、直方图像素计数与相关图像处理技术
最新发布
perl8的博客
07-02 8
本文介绍了基于直方图的像素计数及其在图像处理中的关键应用，包括使用均值漂移算法进行对象定位、基于直方图比较的图像检索技术，以及积分图像在高效像素总和计算中的实现与应用。通过综合案例分析，展示了这些技术在实际任务中的协同应用，为计算机视觉和图像处理领域的开发者提供了理论基础和实践指导。
9、图像处理中的颜色与直方图技术
perl8的博客
06-30 14
本文深入探讨了图像处理中的颜色空间和直方图技术。详细介绍了HSV和HLS颜色空间的基本概念，包括色调、饱和度和明度的定义及应用，并结合OpenCV代码示例说明了如何进行颜色转换、图像增强和肤色检测。此外，还涵盖了图像直方图的计算与应用，如直方图均衡化、反向投影、均值漂移对象检测和直方图比较等技术。通过这些方法，可以有效提升图像质量、实现目标检测和图像检索，适用于计算机视觉和图像分析的多个领域。
RFT：《Robust Fragments-based Tracking using the Integral Histogram》 、 integral histogram
chen280085871的博客
07-01 507
1.Integral Histogram-积分直方图论文：《Integral Histogram: A Fast Way to Extract Histograms in Cartesian Spaces》1）积分图（integral image）：与原图size一致，但是图中每个位置所代表的是其位置所在包含的矩形框内所有像素值的和，积分字代表积累的意思。如下图所示：求解image的积分图可以用以...
基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法
10-16
多模图像由于受到成像带宽的限制，往往在有些波段会受到较大噪声的干扰。对偶双边滤波是目前对多模图像去噪较为常规的方法，能同时对多幅图像进行联合去噪，但存在计算效率低下的问题。针对该问题提出一种基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法。该算法通过所构造的交叉积分直方图能够在常数时间里计算出滤波器的系数，并且算法的复杂度不受滤波半径的影响，因此有效提高了原始对偶双边滤波器的适用范围和计算效率。
快速区域积分直方图实现
Gone_HuiLin的博客
11-18 1177
void cacHOGinCell(Mat& HOGCellMat,Rect roi, std::vector& integrals) { // 实现快速积分HOG int x0 = roi.x,y0 = roi.y; int x1 = x0 + roi.width； int y1 = y0 + roi.height; for(int i = 0; i < NBINS; i++)
【OpenCV 4】图像积分图算法：integral()
风语留痕
07-14 2117
OpenCV 4.1.0 图像积分算法（C++代码演示）。 编程环境：OpenCV 4.1.0 + Visual Studio 2017
OpenCV中积分图介绍与应用
小白学视觉
11-23 1561
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一：图像积分图概念积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基...
空间域图像增强：OpenCV图像积分图算法
Hundreays
05-16 1424
OpenCV图像积分图算法 直白说法：很快计算一幅图像任意区域像素值的和跟平方和，也就是卷及区域下
关于积分图（Integral Image）
alecsophia的专栏
12-18 1828
在学习opencv的surf的时候，又一次看到了积分图这个概念，便努力回忆上次是怎么用到它的。记起来了，是在学习人脸检测时，Viola-Jones的文章中提到的。积分图概念的创始人不记得了，但第一次让积分图推广使用的应该就是Viola&Jones了。 在网上看到有人对从SIFT转而想到SURF而感到惊叹的时候，我却觉得根本没什么大不了。俺第一次看到SIFT的时候，就一下子想到可以
积分直方图数据处理代码
02-09
### 积分直方图数据处理 积分直方图是一种用于加速图像处理操作的技术，特别是在计算局部区域统计特性时非常有用。下面是一个基于Python和OpenCV库的积分直方图构建与应用实例。 #### 构建积分直方图 为了创建积分直方图，可以先定义一个辅助函数`integral_histogram()`来计算给定输入数组的累积分布： ```python import cv2 import numpy as np def integral_histogram(img, bins=256): """ 计算并返回图像的积分直方图 参数: img (numpy.ndarray): 输入灰度图像. bins (int): 直方图区间数量，默认为256. 返回: tuple: 包含原始直方图及其对应的积分直方图. """ hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [bins], [0, 256]) # 归一化到范围[0,1] norm_hist = hist / float(hist.sum()) # 创建积分直方图 intg_hist = np.cumsum(norm_hist) return hist, intg_hist ``` 此代码片段展示了如何利用OpenCV内置功能`cv2.calcHist()`快速获得指定区间的直方图，并进一步转换成归一化的形式以便后续运算[^1]。 #### 应用积分直方图进行对比度增强 接下来展示一段简单的例子，说明怎样借助上述得到的结果来进行全局对比度调整——即所谓的直方图均衡化过程： ```python def apply_contrast_enhancement(gray_img): """ 对灰度图片执行对比度增强（直方图均衡） 参数: gray_img (numpy.ndarray): 待处理的单通道灰度图像 返回: numpy.ndarray: 经过对比度增强后的图像 """ _, intg_hist = integral_histogram(gray_img) lut = ((intg_hist * 255).astype("uint8")).reshape(-1) enhanced_image = cv2.LUT(gray_img, lut) return enhanced_image ``` 这里采用了查找表(Look-Up Table,LUT)的方式实现了映射关系的应用，在实际编程实践中效率较高。
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