Интегральное представление имеет интересную особенность. По интегральной матрице можно очень быстро вычислить сумму пикселов произвольного прямоугольника, произвольной площади.

Пусть ABCD — интересующий нас прямоугольник:

Из рисунка понятно, что сумму внутри прямоугольника можно выразить через суммы и разности смежных прямоугольников по следующей формуле:

(ABCD) = II(A) + II(С) — II(B) — II(D)

Простая и замечательная формула. Все компоненты для вычисления уже хранятся в интегральной матрице, вычисление занимает четыре обращения к массиву и три арифметических действия.

Аппроксимация круга.
Применяя интегральную матрицу, можно вычислять яркости и более сложных фигур. Для примера возьмем круг. Яркость круга бывает очень полезна для вычисления дескрипторов, инвариантных относительно вращения.

Аппроксимируем круг фигурой, показанной на картинке:

Данное приближение является достаточно грубым, однако для многих практических целей вполне приемлемым.

Для вычисления суммы пикселов внутри фигуры, применим дискретную теорему Грина, и получим следующую формулу:

SumOfFigure (ABCDEFGHIJKL)= II (A)- II (B)+ II (С)- II (D)+ II (E)- II (F)+ II (G)- II (H)+ II (I)- II (J)+ II (K)- II (L), где

A =(X - r, Y - R) B =(X + r, Y - R)
C =(X + r, Y - r) D =(X + R, Y - r)
E =(X + R, Y + r) F =(X + r, Y + r)
G =(X + r, Y + R) H =(X - r, Y + R)
I =(X - r, Y + r) J =(X - R, Y + r)
K =(X - R, Y - r) L =(X - r, Y - r)
r = R /√2

R — радиус круга
(X, Y) — центр круга
Как видим, формула требует 12 обращений к интегральной матрице и 11 арифметических операций (не считая рассчета координат самих точек фигуры).

OpenCV - Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом(Open Source Computer Vision Library), содержащая более 500 функций, заточенных под выполнение в реальном времени.

Изначально перед OpenCV ставились следующие цели:

Исследование машинного зрения, разработка и оптимизация кода.

Распространение информации по машинному зрению, разработка общей инфраструктуры на которой могли бы основываться разработчики, код должен быть удобочитаем и передаваем.

Приложения должны быть переносимыми, оптимизированными, код которых не обязательно должен быть открытым. Приложения также могут создаваться в коммерческих целях.

Алгоритм сканирования окна с признаками выглядит так:

 

· есть исследуемое изображение, выбрано окно сканирования, выбраны используемые признаки;

· далее окно сканирования начинает последовательно двигаться по изображению с шагом в 1 ячейку окна (допустим, размер самого окна есть 24*24 ячейки);

· при сканировании изображения в каждом окне вычисляется приблизительно 200 000 вариантов расположения признаков, за счет изменения масштаба признаков и их положения в окне сканирования;

· сканирование производится последовательно для различных масштабов;

· масштабируется не само изображение, а сканирующее окно (изменяется размер ячейки);

· все найденные признаки попадают к классификатору, который «выносит вердикт».

 

 

OpenCV состоит из нескольких модулей:

§ CXCORE – Ядро, содержит:

Базовые структуры

Матричную алгебру

Алгоритмы работы с памятью

§ Алгоритмы преобразования типов