Question

是否有人与Viewfinder Alignment method合作过？第一步（边缘检测）或多或少可以理解。它写成“提取边缘，我们采用四个等间隔方向的图像的平方梯度：水平，垂直和两个对角线方向。”（ 1 ）。然后“然后我们在垂直于梯度方向的方向上执行每个梯度图像的积分投影”（ 2 ）。对于水平方向，我用这种方式实现了算法：

function pl = horgrad(a)
[h,w] = size(a);
b = uint8(zeros(h,w));
for i = 1 : h
        for j = 2 : w
                % abs() instead of squaring
                b(i,j) = abs(a(i,j) - a(i,j-1));     % (1)
        end
end
pl = sum(b);     % (2)

对我来说真正的问题是第二步：边缘对齐。什么意思 px [i] 1 ， py [i] 1 ， pu [i] 1 和 pv [i] 1 < / em>的？为什么他们等于1？我的柜台如何改变？

Answer 1

据我所知，算法 px ， py ， pu 和 pv 是每个4个方向。因此，代码中的 px 为pl。 px [i] 0是该向量中的每个点 - 代码中的pl（i）。 px [i] 1 是获得用于生成投影的总点数（归一化系数？）。因此，所有 px [i] 1 的总和将是图像高度h。对于其他方向，它是相似的。

重复我对你的问题的评论，为了获得更好的性能，你应该尽量避免循环，特别是嵌套循环，特别是当它像你的情况一样简单时：

b(:,2:end)=abs(diff(a,1,2));

取景器对齐

1 个答案: