C++中在利用OpenCV实现积分图计算

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如何使用积分图像

假设一幅图像中4个点ABCD，其积分图像中A(x₁,y₁)点的值为其左上侧所有像素的值的累加和，也就是蓝色区域中所有像素点的值累加和。同理积分图像中的B(x₂,y₁)、C(x₁,y₂)、D(x₂,y₂)点值分别是绿色、紫色和黄色区域像素值的累加和。ABCD四点的位置关系在右下角图所示。

那么如果需要计算由ABCD组成的ROI的累加值就只需要使用如下公式：

即：D-C-B+A。显然，计算量不受区域尺寸的影响。所以，如果需要在多个尺寸的区域上计算像素累加和，最好采用积分图像。

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积分图像的API

• void integral(InputArray image,OutputArray sum, int sdepth=-1 )

• void integral(InputArray image,OutputArray sum, OutputArray sqsum, int sdepth=-1 )

• void integral(InputArray image,OutputArray sum, OutputArray sqsum, OutputArray tilted,int sdepth=-1 )

函数参数：

• image  输入W×H源图像，8bit字符型，或32bit、64bit浮点型矩阵

• sum    输出(W+1)×(H +1)积分图像，32bit整型或32bit、64bit浮点型矩阵

• sqsum  输出(W+1)×(H +1)平方积分图像，双精度浮点型矩阵。

• tilted    输出旋转45°的(W+1)×(H +1)积分图像，数据类型同sum

• sdepth  积分图像sum或titled的位深度：CV_32S、CV_32F或CV_64F

注：上面计算出来的图像必须row和col加1，因为边缘也要计算，如果不加一也会报错。

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--integral，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

计算积分图

注意的就是上面创建sumii和sqsumii的时候要记得是源图像的宽和高度都+1;

在显示的前的图像我们要进行normlize归一化的处理

     归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

    归一化的目的简而言之，是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系，如大小关系；或是为了作图，原来很难在一张图上作出来，归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等。

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文章名称：C++中在利用OpenCV实现积分图计算
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