如何用特定的roi大小计算图像的std dev？

Question

首先，我的目的是实施“索沃拉算法”。

在算法中，它需要图像的均值和标准差（“std dev”）和ROI，如卷积滤波器。

我已经使用函数“blur”获得了平均值，这是函数的平均值。

然而，“std dev”需要很多函数，分别是Blur，Multiply，Minus和Square root。

此步骤消耗对我的设备来说太重了，“Note3”是Android设备。

下面的代码是如何计算“std dev”的方法。

PARAM_WINDOW_SIZE = 15;

blur(grayF, mean, cv::Size(PARAM_WINDOW_SIZE, PARAM_WINDOW_SIZE), 
              cv::Point(-1, -1), BORDER_REPLICATE);

meanSQ = mean.mul(mean);
grayF_SQ = grayF.mul(grayF);
blur(grayF_SQ, grayF_SQ, cv::Size(PARAM_WINDOW_SIZE, PARAM_WINDOW_SIZE), 
              cv::Point(-1, -1), BORDER_REPLICATE);
sqrt(grayF_SQ - meanSQ, deviation);

换句话说，我想知道从整个图像中获得每个ROI标准偏差的功能，以加快速度。

如果您知道，请告诉我......请...

Answer 1

尝试使用＆＃34;积分图像＆＃34;来计算它。

积分图像是一种数据结构，它以非常有效的方式为您提供图像中任何ROI的值的总和。

您可以通过计算两个积分图像来计算任何给定roi的std。

1. I1 =第一个积分图像是原始图像的整体图像
2. I2 =第二个积分图像是图像的点方形的整数图像（即每个像素值乘以其自身）

获得std的公式将是：

1 / n *（S2 - （S1）^ 2 / n）

其中n是roi中的像素数。

S2 - roi的积分图像I2的值

S1 - roi的积分图像I1的值

如需更深入的解释，请查看： https://en.wikipedia.org/wiki/Summed_area_table

具体到第一行＆＃34;为了计算块的方差或标准偏差，我们需要两个积分图像：＆＃34;并且。

祝你好运

Answer 2

检查

cv.AvgSdv（arr，mask = None） - ＆gt; （意思是，stdDev）

它应该适合你的方法。