有人可以帮我解释一下计算机视觉中的一致性图（置信图）吗？是否有任何公式或内置函数来计算它？
提前致谢。
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信心地图是您使用先验信息＆amp;和算法的迭代。预测＆amp;测量更新风格的视觉跟踪算法就是很好的例子来自wiki（mean-shift）：
均值平移算法可用于视觉跟踪。最简单的 这样的算法将在新图像的基础上创建置信图 上一图像中对象的颜色直方图，并使用均值 转移以找到对象旧的附近的置信度图的峰值 位置。置信度图是一个概率密度函数 新图像，为新图像的每个像素分配概率 是像素颜色出现在对象中的概率 上一张图片。一些算法，如集合跟踪， CAMshift，扩展这个想法。
据我所知，另一方面，术语一致性图通常用于图像配准问题。体素需要“照片一致”才能在3d中渲染（建模）。再次来自wiki（照片一致性）：
在计算机视觉中，照片一致性决定了一个给定的体素 被占领了。体素被认为是照片一致的 颜色似乎与可以看到它的所有相机相似。最 体素着色或空间雕刻技术需要使用照片 一致性作为基于图像的建模和渲染中的检查条件 应用
编辑：OpenCV具有内置卡尔曼滤波器，均值漂移和camshift算法。它还有一个3D rendering API