Question

这是最初的MATLAB实现

function[m, p] = max2(im)

[m1, k1] = max(im);
[m, k2] = max(m1);

x = k2;
y = k1(k2);

p = [y, x];

它正在此功能中使用

for r = 2.^linspace(log2(minR),log2(maxR),numSteps);
    itestSeek = imresize(itestBase,minR/r);    
    icorr = normxcorr2(cc,itestSeek);
    [m,p] = max2(icorr); //here
    if (m>bestm)
        bestp = p*r;
        bests = ccSize*r;
        bestm = m;        
    end;
end;

这是我的OpenCV 3.0.0 / c ++实现

void Utilities::Max2(cv::Mat input_image, double& m, std::vector<int>& p)
{
    std::vector<double> m1(input_image.cols); // the local maximum for each column
    std::vector<int> k1(input_image.cols); // the index of the local maximum
    for (int c = 0; c < input_image.cols; ++c)
    {
        float temp_max = input_image.at<float>(0, c);
        int temp_index = 0;
        for (int r = 0; r < input_image.rows; ++r)
        {
            if (temp_max < input_image.at<float>(r, c))
            {
                temp_max = input_image.at<float>(r, c);
                temp_index = r;
            }
        }
        m1[c] = temp_max;
        k1[c] = temp_index;
    }
    auto iter = std::max_element(m1.begin(), m1.end()); //max of all the local maximum;
    m = *iter;
    int k2 = std::distance(m1.begin(), iter);

    double y = k1[k2];
    p.push_back(y);
    p.push_back(k2);
}

c ++函数的用法

std::vector<double> best_p;
std::vector<double> best_s;
for (double i = 0; i < linspace_vector.size(); i++)
{
    cv::Mat i_test_seek;
    cv::Mat i_corr;
    double r = linspace_vector[i];
    double resize_factor = min_r / r; // minR/r in matlab
    cv::resize(i_test_base, i_test_seek, cv::Size(), resize_factor, resize_factor, cv::INTER_CUBIC);
    cv::matchTemplate(i_test_seek, cc_template, i_corr, CV_TM_CCORR_NORMED);

    cv::imshow("i_corr", i_corr);
    cv::waitKey(0);
    double m;
    std::vector<int> p;

    Utilities::Max2(i_corr, m, p);
    if (m>  best_m)
    {
        best_p.clear();
        best_s.clear();
        for (int i = 0; i < p.size(); ++i)
        {
            best_p.push_back(p[i] * r);
        }
        best_s.push_back(cc_size_height * r);
        best_s.push_back(cc_size_width * r);
        best_m = m;
    }
}

你能建议一种更有效的方法吗？我找到每列的局部最大值和该值的索引。

后来我发现所有指数的全局最大值。

Answer 1

如果性能提高，您可以尝试以下和基准测试：

#include <limits>


void Utilities::Max2(cv::Mat input_image, double& m, std::vector<int>& p)
{
    m = std::numeric_limits<double>::min;
    std::pair<int, int> temp_index = 0;

    for (int r = 0; r < input_image.rows; ++r)
    {
        for (int c = 0; c < input_image.cols; ++c)
        {
            if (m < input_image.at<float>(r, c))
            {
                m = input_image.at<float>(r, c);
                temp_index = std::make_pair(c, r);
            }
        }
    }

    p[0] = temp_index.second;
    p[1] = temp_index.first;
}

Answer 2

如果有办法将输入作为矢量获取，您可以获取数字col列，例如使用：

int cols = input_image.rows;
std::vector<double> v;
v.assign(input_image.datastart, input_image.dataend);

然后你可以一次性计算：

std::vector<double>::iterator iter = std::max_element(v.begin(), v.end());
double m = *iter;
int k = std::distance(v.begin(), iter);
int y = (int)k / cols;
int x = k % cols;

但是，我不确定将数据作为矢量获取是一种选择，也不确定将其转换为矢量的性能。也许你可以运行，看看它与你的实现相比如何。

Answer 3

第一段代码本质上是在我的理解中找到图像中的最大值及其索引（x和y）。

function[m, p] = max2(im)
    [m1, k1] = max(im); %find the max value in each col
    [m, k2] = max(m1);  %find the max value among maxes

    x = k2;             %find the "row" of the max value
    y = k1(k2);         %and its "col"
    p = [y, x];

这可以通过一些迭代来完成，但是迭代总是比矢量操作或Opencv函数慢得多。

因此，如果我的理解是正确的，则只需执行以下操作即可

double minVal, maxVal;
Point minLoc, maxLoc;
minMaxLoc(im, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc);

maxLoc.y将显示行，maxLoc.x将显示行。

更新：您的Matlab代码也可以简化（可能也会加快速度）

[mx, ind] = max(im(:));
p = [rem(ind,size(im,1)) ceil(ind/size(im,1))];

Answer 4

您还可以尝试以下操作：

// creating a random matrix with 2 rows and 4 columns
Mat1d mat(2, 4); 
double low = -7000.0;  // minimum value for generating random numbers
double high = +7000.0; // maximum value for generating random numbers
randu(mat, Scalar(low), Scalar(high)); // generating random number matrix

double max_element = *std::max_element(mat.begin(),mat.end()); // get the max element in the matrix
int max_element_index = std::max_element(mat.begin(),mat.end()) - mat.begin(); // get the max_element_index from the matrix`

最大元素索引是从0到矩阵中的项目数（在本例中为7）的行主要订单值。

cout << mat << endl;
cout << max_element << endl;
cout << max_element_index << endl;

[上面的代码引用Generate random numbers matrix in OpenCV]

在openCV矩阵中查找最大列的索引和值

4 个答案: