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  • 像素的意义
    2015-03-02 11:42:41


    Point2f p1 = Point1;  // Point2f此类型为亚像素点的定义

    Point2f p2 = Point2;

    float tan = (p1.x - p2.x)/(p1.y - p2.y); // 亚像素可以得到小数部分,如果定义成Point p1来计算则不能得到小数部分有效数值。

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    在这里插入图片描述

    #include <iostream>
    #include "13_opencv_mat.h"
    
    using namespace std;
    
    void QuickDemo::pixel_statistic_demo(Mat &image)
    {
    	/*
    	 *  函数minMaxLoc用来查找最小和最大元素值及其位置。
    	 *  在整个图像(数组)中搜索极值,如果mask不是空数组,则在指定的数组区域中搜索极值。
    	 * 
    	 *	void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal=0, 
    	 *                 Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray())
    	 * 
    	 *  参数:
    	 *   src   - 单通道图像
    	 *  minVal - 指向返回最小值的指针。如果不需要写NULL 或 缺省
    	 *  maxVal - 指向返回最大值的指针。如果不需要写NULL 或 缺省
    	 *  minLoc - 指向返回的最小位置的指针(在2D情况下)。如果不需要写NULL 或 缺省
    	 *  maxLoc - 指向返回的最大位置的指针(在2D情况下)。如果不需要写NULL 或 缺省
    	 *   mask  - 可选掩码,用于选择子数组,如果不需要就缺省。
    	 * 
    	 *  需要特别注意的是:
    	 *	这个函数不能用于多通道图像(数组)。如果需要在所有通道中找到最小或最大元素(像素值),
    	 *  请先首先使用Mat::reshape()将图像(数组)转换为单通道。
    	 *	或者你可以使用extractImageCOI()、mixChannels()或split()来提取特定的通道。
     	 */
    
    	std::vector<Mat> mv;
    	/*
    	 *  函数原型:void split(const Mat& mtx, vector<Mat>& mv)
    	 *	函数功能:将一个多通道阵列划分为几个单通道阵列。
    	 */
    	split(image, mv);
    	imshow("蓝色", mv[0]);
    	imshow("绿色", mv[1]);
    	imshow("红色", mv[2]);
    
    	double minVal, maxVal;//定义两个变量分别用来记录最大像素值和最小像素值
    	Point minLoc, maxLoc;//记录最大像素值和最小像素值的位置
    
    	//查找图像中的最小值和最大值。
    	for (int i = 0; i < 3; i++)
    	{
    		minMaxLoc(mv[i], &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, noArray());
    		std::cout << "minVal = " << minVal << ",maxVal = " << maxVal << std::endl;
    		std::cout << "minLoc = " << minLoc << ",maxLoc = " << maxLoc << std::endl;
    	}
    	
    	/*
    	 * 函数原型:void meanStdDev(InputArray src, OutputArray mean, 
    	                             OutputArray stddev, InputArray mask=noArray())	
    	 *
    	 * 函数功能:计算数组元素的平均值和标准偏差。
    	 * 参数:
    	 *  src    - 源图像(数组)应该有1到4个通道,以便结果可以存储在Scalar类型的数组中。
    	 *  mean   - 输出参数:计算平均值。
    	 * stddev  - 输出参数:计算标准偏差。
    	 *  mask   - 可选掩码,用于选择子数组,如果不需要就缺省。
    	 * 
    	 * 函数meanStdDev独立计算每个通道的数组元素的均值和标准差,并通过输出参数返回:
    	 */
    	Mat mean, stddev;
     	meanStdDev(image, mean, stddev);
    	
    	std::cout << "mean = " << mean << std::endl;
    	std::cout << "stddev = " << stddev << std::endl;
    }
    

    程序运行结果如下:
    在这里插入图片描述

    方差和均值代表的意义及其应用

    均值

    我们来看不同亮度的同一张图像。
    在这里插入图片描述
    可见,均值可以反应图片的明亮暗程度。

    方差

    根据计算出来的均值和方差,可以对图像所携带的信息做出一些判断。
    比如方差,方差就是数据的分散程度(偏离均值)。图像中有个人和有辆车,那么他们的灰度值是不同的(颜色不同),你把全图像的灰度值取平均,偏离平均值越大,方差越大。方差越大,说明信息越多,能量越大。

    比如下面这张图,方差为0,说明该图片的像素点没有变化,是张纯色图片。纯色的图片的每个通道的像素值都等于它每个通道的均值。再根据均值可以判断出该图片是什么颜色的。
    在这里插入图片描述

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    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就...

    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。

    什么是亚像素?

    面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片,其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时,将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度?就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离,在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上,它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的,只是硬件上没有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。

     

    亚像素的精度   

    亚像素精度是指相邻两像素之间细分情况。输入值通常为二分之一,三分之一或四分之一。这意味着每个像素将被分为更小的单元从而对这些更小的单元实施插值算法。例如,如果选择四分之一,就相当于每个像素在横向和纵向上都被当作四个像素来计算。因此,如果一张5x5像素的图像选择了四分之一的亚像素精度之后,就等于创建了一张16x16的离散点阵,进而对该点阵进行插值。请参考下图,红色的点代表本来的像素点,黑色点代表新产生的亚像素点。

    亚像素在机器视觉中的应用     

    在机器视觉中,亚像素是一个比较常见的概念,在许多函数中,都可以选择是否使用亚像素,而在测量中,如位置、直线、圆等,都会出现亚像素。如测量某个圆的直径为100.12像素。这个后面的0.12就是亚像素。因为从像素中可以理解到,工业相机最小物理单元其实就是像素,但是我们在机器视觉测量中还是会得到小数点后的值,这个就是通过软件计算得到的,其实在真实情况下,并不一定是十分准确的。这个值通常在灰度图中会更容易反应出来,而在二值图像中,因为值只有0,1。因此很多函数并不一定会计算亚像素。

     

     

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    目录

     

    1 亚像素理解

    2 图像处理中的subpixel是什么意思?

    3 相机的像素精度,物理定位精度,亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积

    4 亚像素级角点定位原理及opencv实现


    1 亚像素理解


       在相机成像的过程中,获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理,由于感光元件本身的能力限制,到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距,宏观上它们是连在一起的,微观上它们之间还有无数微小的东西存在,这些存在于两个实际物理像素之间的像素,就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的,只是缺少更小的传感器将其检测出来而已,因此只能在软件上将其近似计算出来。 
       亚像素可以表示为如下图所示,每四个红色点围成的矩形区域为实际原件上的像素点,黑色点为亚像素点: 

     
       根据相邻两像素之间插值情况的不同,可以调整亚像素的精度,例如四分之一,就是将每个像素从横向和纵向上当做四个像素点。也就是上面图里的红色点之间有三个黑色点。这样通过亚像素插值的方法可以实现从小矩形到大矩形的映射,从而提高分辨率。 
       正因为这样的操作,所以在图像超分辨的任务里使用pixel shuffle的方式获得高分辨图像(例如ESPCN)。在一般的反卷积里会存在大量补0的区域,这可能对结果有害。因此pixel shuffle通过亚像素卷积的方式,实现从低分辨图到高分辨图的重构,具体如下所示,通过将多通道feature上的单个像素组合成一个feature上的单位即可,每个feature上的像素就相当于新的feature上的亚像素了。 

    转载于https://blog.csdn.net/CHNguoshiwushuang/article/details/81155361

     

    2 图像处理中的subpixel是什么意思?

    转载于 https://www.zhihu.com/question/56177877/answer/269452316

     

    作者:朴素的贝叶斯
    链接:https://www.zhihu.com/question/56177877/answer/269452316

     

    子像素卷积,是一种正常卷积的简化形式,并加了很强的假设,结果就是去除了大量的卷积运算。

    子像素卷积的结果一般是一张更大的图片,可用作超分辨率。

    一个正常的逆卷积长这样:

     

    逆卷积

    把一个3x3的小图片变成一个5X5的大图片。白色虚线区域全填0。

    subpixel作者认为,这些白色的填0区域,是无效信息,甚至对求梯度优化有害处。

    明明可以直接从原图得到信息,何必非要填0呢。

    于是作者搞了这个:

     

    第一个白色矩阵图片是输入层。

    第二个、第三个白色张量是隐藏层,做步长为1的正常卷积。

    第四个彩色图片,经过子像素卷积,得到最后一张斑斓的大图。

    就这样。

    超分辨率的效果如下

    最上面一排是输入的模糊图像x。

    中间是超分辨后的图片f(x)

    最下面是对照样例y

     

    3 相机的像素精度,物理定位精度,亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积

    https://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/51308560

     

    4 亚像素级角点定位原理及opencv实现

    https://blog.csdn.net/qq_22424571/article/details/81674852

    展开全文
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