标签：
其主要功能是：在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行快速相加求和
在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁的在某些算法中使用，因此对它的优化势在必行。Boxfilter就是这样一种优化方法，它可以使复杂度为O(MN)的求和，求方差等运算降低到O(1)或近似于O(1)的复杂度，它的缺点是不支持多尺度。
第一个提出Haar特征快速计算方法的是CVPR2001上的那篇经典论文Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features ，它提出了integral image的概念，这个方法使得图像的局部矩形求和运算的复杂度从O(MN)下降到了O(4)。它的原理很简单：首先建立一个数组A，宽高与原图像相等，然后对这个数组赋值，每个元素的值A[i]赋为该点与图像原点所构成的矩形中所有像素的和。初始化之后，想要计算某个矩形像素和的时候可以采用如下方法：如图D矩形的像素和就等于A[4] – A[2] – A[3] + A[1]，共4次运算，即O(4)。Integral Image极大的提高了Haar特征的计算速度，它的优点在于能够快速计算任意大小的矩形求和运算。
Boxfilter的原理有点类似Integral Image，而且比它还要快，但是实现步骤比较复杂。在计算矩形特征之前，Boxfilter与Integral Image都需要对图像进行初始化（即对数组A赋值），不同于Integral Image, Boxfilter的数组A中的每个元素的值是该像素邻域内的像素和（或像素平方和），在需要求某个矩形内像素和的时候，直接访问数组中对应的位置就可以了。因此可以看出它的复杂度是O(1)。
Boxfilter的初始化过程如下：（此处较繁琐，如睡意来袭可以略过）
1、给定一张图像，宽高为（M,N），确定待求矩形模板的宽高(m,n)，如图紫色矩形。图中每个黑色方块代表一个像素，红色方块是假想像素。
2、开辟一段大小为M的数组，记为buff, 用来存储计算过程的中间变量，用红色方块表示
3、将矩形模板（紫色）从左上角（0，0）开始，逐像素向右滑动，到达行末时，矩形移动到下一行的开头（0，1），如此反复，每移动到一个新位置时，计算矩形内的像素和，保存在数组A中。以(0,0)位置为例进行说明：首先将绿色矩形内的每一列像素求和，结果放在buff内（红色方块），再对蓝色矩形内的像素求和，结果即为紫色特征矩形内的像素和，把它存放到数组A中，如此便完成了第一次求和运算。
4、每次紫色矩形向右移动时，实际上就是求对应的蓝色矩形的像素和，此时只要把上一次的求和结果减去蓝色矩形内的第一个红色块，再加上它右面的一个红色块，就是当前位置的和了，用公式表示 sum[i] = sum[i-1] - buff[x-1] + buff[x+m-1]
5、当紫色矩形移动到行末时，需要对buff进行更新。因为整个绿色矩形下移了一个像素，所以对于每个buff[i], 需要加上一个新进来的像素，再减去一个出去的像素，然后便开始新的一行的计算了。
Boxfilter的初始化过程非常快速，每个矩形的计算基本上只需要一加一减两次运算。从初始化的计算速度上来说，Boxfilter比Integral Image要快一些，大约25%。在具体求某个矩形特征时，Boxfilter比Integral Image快4倍，所谓的4倍其实就是从4次加减运算降低到1次，虽然这个优化非常渺小，但是把它放到几层大循环里面，还是能节省一些时间的。对于那些实时跟踪检测算法，一帧的处理时间要严格在40ms以下，正是这些细小的优化决定了程序的效率，积少成多，聚沙成塔。
下面的程序是Boxfilter的示例代码，谨供参考
1 #pragma once 2 3 typedef unsigned char uchar; 4 5 class Boxfilter 6 { 7 public: 8 Boxfilter(void); 9 ~Boxfilter(void); 10 11 void init(int width, int height, int mwidth=5, int mheight=5); 12 void boxfilter(unsigned char* img); 13 public: 14 float getMean(int x, int y); //以x,y为中心点，mwidth,mheight为直径的局部区域,下同 15 float getVar(int x, int y); 16 int getSum(int x, int y); 17 int getSquareSum(int x, int y); 18 int getLocalSize(); 19 20 private: 21 int mwidth ; 22 int mheight ; 23 unsigned char* img; 24 int width; 25 int height; 26 int* f_sum; 27 int* f_sum2; 28 29 };
#include "Boxfilter.h" #include <assert.h> #include <string> int* buff = 0; int* buff2 = 0; int boxwidth; int boxheight; Boxfilter::Boxfilter(void) { f_sum = 0; f_sum2 = 0; } Boxfilter::~Boxfilter(void) { if(f_sum) delete[] f_sum; if(f_sum2) delete[] f_sum2; if(buff) delete[] buff; if(buff2) delete[] buff2; } void Boxfilter::init(int width, int height, int mwidth, int mheight) { this->mwidth = mwidth; this->mheight = mheight; this->width = width; this->height = height; boxwidth = width - mwidth; boxheight = height - mheight; f_sum = new int[boxwidth *boxheight]; f_sum2 = new int[boxwidth *boxheight]; buff = new int[width]; buff2= new int[width]; } void Boxfilter::boxfilter (unsigned char* img) { int j,x,y; memset(buff, 0, width *sizeof(int)); memset(buff2, 0, width *sizeof(int)); memset(f_sum, 0, boxwidth *boxheight); memset(f_sum2, 0, boxwidth *boxheight); for(y=0; y<mheight; y++) { for(x=0; x<width; x++) { uchar pixel = img[y *width + x]; buff[x] += pixel; buff2[x] += pixel*pixel; } } for(y=0; y<height - mheight;y++) { int Xsum=0; int Xsum2=0; for(j=0; j<mwidth; j++) { Xsum += buff[j]; Xsum2 += buff2[j]; } for(x=0; x<width - mwidth; x++) { if(x!=0) { Xsum = Xsum-buff[x-1]+buff[mwidth-1+x]; Xsum2 = Xsum2-buff2[x-1]+buff2[mwidth-1+x]; } f_sum[y*(width - mwidth)+x] = (float) Xsum ; f_sum2[y*(width - mwidth)+x] = Xsum2; } for(x=0; x<width; x++) { uchar pixel = img[y *width + x]; uchar pixel2 = img[(y+mheight) *width + x]; buff[x] = buff[x] - pixel + pixel2; buff2[x] = buff2[x] - pixel*pixel + pixel2*pixel2; } } } float Boxfilter::getMean(int x, int y) { return getSum(x,y) / (float)(mwidth*mheight); } float Boxfilter::getVar(int x, int y) { float mean = getMean(x, y); return (float)getSquareSum(x, y)/(mwidth *mheight) - mean*mean; } int Boxfilter::getSquareSum(int x, int y) { if(y>mheight/2 && y<height - mheight/2 && x>mwidth/2 && x<width - mwidth/2) return f_sum2[(y - mheight/2) *boxwidth + (x - mwidth/2)]; else return -1; } int Boxfilter::getSum(int x, int y) { if(y>mheight/2 && y<height - mheight/2 && x>mwidth/2 && x<width - mwidth/2) return f_sum[(y - mheight/2) *boxwidth + (x - mwidth/2)]; else return -1; } int Boxfilter::getLocalSize() { return mwidth > mheight ? mwidth : mheight; }
// cv2.4 test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Boxfilter.h" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat src = imread("C:\\Documents and Settings\\Administrator\\桌面\\img1.png",0); Boxfilter box; box.init(src.cols, src.rows, 5, 5); box.boxfilter((uchar*)src.data); int x = 50, y = 50; float a = box.getMean(x, y); //求出以(x,y)为中心的矩形的均值 float b = box.getVar(x, y); int c = box.getSum(x, y); int d = box.getSquareSum(x, y); int e = box.getLocalSize(); cout<<"mean: " <<a<<endl; cout<<"var: " <<b<<endl; cout<<"sum: " <<c<<endl; cout<<"squaresum: " <<d<<endl; cout<<"size: " <<e<<endl; getchar(); return 0; }
转载自：http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/11/13/2768680.html。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/malf-14/p/4498464.html
