所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D。

我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了。

代码

#include <string.h>
#include <mex.h>
#include <stdio.h>
#include <stdint.h> // compute integral image
template <typename T>
void integral(const T* in, T* out, mwSize h, mwSize w, mwSize ch)
{
mwSize iw = w + 1;
mwSize ih = h + 1;
out += 1;
memset(out, 0, ih * iw * ch * sizeof(T));
for (mwSize c = 0; c < ch; ++c)
{
// offset one row and one column
out += ih;
// from first to last column
for (mwSize x = 0; x < w; ++x, in += h, out += ih)
{
T s = 0.0f;
// from first to last column
for (mwSize y = 0; y < h; ++y)
{
s += in[y];
out[y] = out[y - ih] + s;
}
}
}
} // itg = integralChannels(channels)
void mexFunction (int nlhs, mxArray* plhs[], int nrhs, const mxArray* prhs[])
{
mxClassID classId = mxGetClassID(prhs[0]);
mwSize nDims = mxGetNumberOfDimensions(prhs[0]);
const mwSize *dims = mxGetDimensions(prhs[0]);
mwSize *iDims = new mwSize[nDims]; if (nDims != 3 && nDims != 2)
{
mexErrMsgTxt("integralChannels() can only integrate single or multichannel image.");
}
mwSize h = dims[0];
mwSize w = dims[1];
mwSize ch = 1; iDims[0] = h + 1;
iDims[1] = w + 1;
if (nDims == 3)
{
ch = dims[2];
iDims[2] = ch;
}
plhs[0] = mxCreateNumericArray(nDims, iDims, classId, mxREAL);
delete [] iDims;
switch (classId)
{
case mxSINGLE_CLASS:
integral<float>((float *)mxGetData(prhs[0]),
(float *)mxGetData(plhs[0]), h, w, ch);
break;
case mxDOUBLE_CLASS:
integral<double>((double *)mxGetData(prhs[0]),
(double *)mxGetData(plhs[0]), h, w, ch);
break;
case mxUINT32_CLASS:
integral<uint32_t>((uint32_t *)mxGetData(prhs[0]),
(uint32_t *)mxGetData(plhs[0]), h, w, ch);
break;
case mxINT32_CLASS:
integral<int32_t>((int32_t *)mxGetData(prhs[0]),
(int32_t *)mxGetData(plhs[0]), h, w, ch);
break;
default:
mexErrMsgTxt("Illegal Class ID.");
}
return;
}

性能测试

# Elapsed time is 0.062636 seconds.
tic; integralChannels(ones(1000, 1000, 9)); toc;
# Elapsed time is 0.085479 seconds.
tic; vl_imintegral(ones(1000, 1000, 9)); toc;
# Elapsed time is 0.128849 seconds.
tic; cumsum2D(ones(1000, 1000, 9)); toc;

Matlab 快速多通道积分图计算函数的更多相关文章

  1. opencv::积分图计算

    利用积分图像,可以计算在某象素的上-右方的或者旋转的矩形区域中进行求和.求均值以及标准方差的计算,并且保证运算的复杂度为O(). #include <opencv2/opencv.hpp> ...

  2. OpenCV——积分图计算

    #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include "math.h" using name ...

  3. 积分图(二) - Block - Match(统计)滤波器

    原文地址(英文) 积分图 是 [Crow(1984 年)] 提出的用于提高多尺度透视投影中纹理的渲染速度的一种技术. 积分图最流行的应用是 快速归一化互相关 (fast normalized cros ...

  4. 使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制

    使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1 ...

  5. 快速部署 Spring PetClinic 到函数计算平台

    简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute):函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准 ...

  6. matlab快速入门

    matlab快速入门 1矩阵 生成矩阵 ​ % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始:步长:结束,步长为1可省略 b = 1:1:10; % 1,2 ...

  7. 浅析人脸检测之Haar分类器方法:Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

    浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸 ...

  8. Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例

    [注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理 ...

  9. 明风:分布式图计算的平台Spark GraphX 在淘宝的实践

    快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) ...

随机推荐

  1. 编写个shell脚本将/home/test 目录下大于10K的文件转移到/tmp目录下

    #!/bin/sh cd /home/test for i in `ls -l |awk '{if($5>10240) {print $9}}'` do mv $i /tmp done

  2. 5.Python使用模块

    1.模块的 作用 2.模块的含义 3.模块的 导入  因此模块能够划分系统命名空间,避免了不同文件的变量重名的问题.                 Python的模块使得独立的文件连接成了一个巨大 ...

  3. flutter 隐藏返回按钮 自定义返回按钮

    自定义返回按钮 //改变颜色 Widget build(BuildContext context) { return Scaffold( appBar: AppBar( leading: BackBu ...

  4. dom4j使用方式

    使用dom4j读取xml 1.读取xml文件 SAXReader reader = new SAXReader(); Document doc = reader.read(new File(" ...

  5. sql server 查询存储过程返回值

    SET QUOTED_IDENTIFIER ON SET ANSI_NULLS ON GO CREATE proc [dbo].[is_yy] ) out, ), ) as begin ' begin ...

  6. Centos7 安装可视化界面

    yum group list Output: Loaded plugins: fastestmirror There is no installed groups file. Maybe run: y ...

  7. python__005

    一.字符串格式化 #字符串的拼接#msg='i am a best boy'+'非常帅'print(msg)name=input('name:')hobby=input(('hobby:'))age= ...

  8. LeetCode.922-按奇偶排序数组 II(Sort Array By Parity II)

    这是悦乐书的第354次更新,第379篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第216题(顺位题号是922).给定非负整数的数组A,A中的一半整数是奇数,而剩下的一半 ...

  9. 为什么要malloc()?何时要malloc()?如何使用malloc()?

    今日写程序,突然想到一个问题,为什么有时候不要malloc,为什么有时候要呢!好好查资料才了解到一些原理. 函数原型:void *malloc(unsigned int num_bytes); //分 ...

  10. node项目自动化部署--基于Jenkins,Docker,Github(2)配置节点

    上一篇文章中准备工作已经完成的差不多了 这一篇主要讲解 Jenkins 上面的相关配置 为了让代码部署到所有的子节点上 所以我们首先需要在 Jenkins 中添加我们希望代码部署到的节点 配置节点 首 ...