Làm cách nào để lọc Gaussian trong 3D

Question

Làm cách nào để tôi thực hiện thao tác làm mịn gaussi trong thứ nguyên thứ 3?

Tôi có kim tự tháp phát hiện này, số phiếu tích lũy ở bốn tỷ lệ. Các đối tượng được tìm thấy ở mỗi đỉnh.

Tôi đã được làm nhẵn mỗi trong số họ trong 2d, và đọc trong giấy tờ của tôi rằng tôi cần phải lọc các chiều thứ ba với một \ sigma = 1, mà tôi havent thử trước, tôi thậm chí không chắc chắn những gì nó có nghĩa là.

Tôi đã tìm ra cách để làm điều đó trong Matlab, và cần một cái gì đó mô phỏng trong opencv/C++.

Giá trị thô Matlab: Matlab Làm mịn bằng M0 = smooth3 (M0, 'gaussian'); :

Answer 1

Lâu trước (trong 2008-2009) Tôi đã phát triển một mẫu C++ mẫu nhỏ để áp dụng một số biến đổi đơn giản và bộ lọc chập. Nguồn của thư viện có thể được tìm thấy trong Linderdaum Engine - nó không có gì để làm với phần còn lại của động cơ và không sử dụng bất kỳ tính năng nào của động cơ. Giấy phép là MIT, vì vậy hãy làm bất cứ điều gì bạn muốn với nó.

Hãy xem vào mã nguồn của Linderdaum (http://www.linderdaum.com) tại Src/Linderdaum/Images/VolumeLib. *

Chức năng để chuẩn bị hạt nhân là PrepareGaussianFilter() và MakeScalarVolumeConvolution() áp dụng bộ lọc. Thật dễ dàng để thích ứng với thư viện cho các nguồn dữ liệu khác nhau vì I/O được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm gọi lại.

Answer 2

Bộ lọc Gaussian có thể phân tách được. Bạn áp dụng bộ lọc 1D tại mỗi chiều như sau:

for (dim = 0; dim < D; dim++) 
    tensor = gaussian_filter(tensor, dim); 

Tôi muốn giới thiệu OpenCV cho một thực hiện một bộ lọc gaussian (và xử lý hình ảnh nói chung) trong C++.

Lưu ý rằng điều này giả định rằng các cấp kim tự tháp của bạn có cùng kích thước. Bạn có thể có các chức năng của riêng bạn lấy mẫu kim tự tháp không gian quy mô của bạn trên bay trong khi quay vòng thứ ba, nhưng nếu bạn có đủ bộ nhớ, tôi tin rằng sẽ nhanh hơn để mở rộng mức độ thô hơn của bạn để có cùng kích thước cấp độ.