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Crece tu negocio de FX en la plataforma de comercio más flexibles y confiables del sector PRESS RELEASE // Integral recibe las semanales FX Premio a la iniciativa e-FX del año por FX Yield Manager PRESS RELEASE // Integral anuncia OCX RiskNet, un motor de emparejamiento de punto medio para Bancos, corredores minoristas y gestores de inversiones NOTICIAS DE LA INDUSTRIA ARTÍCULO // Profit amp Loss La RFX Network se conecta a Charles River EVENT // Integral nuevamente estará participando en la feria Forex Network Chicago este 28-29 de septiembre. Diseño Personalice el sistema ideal para satisfacer las necesidades de sus clientes. Necesita entregar Líderes de la industria Confíe en Integral Alineamos nuestro modelo de negocio a su línea de fondo Tomamos los riesgos tecnológicos, por lo que no tiene que El más flexible. El más fiable. 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Soluciones FXCloud FXCloud Características principales Crezca su negocio 150 contáctenos para obtener más informaciónLas imágenes integrales son una manera rápida de calcular la suma de una región rectangular de una imagen. La principal ventaja de este algoritmo es que una vez que se calcula la imagen integral, podemos evaluar la suma de cualquier región rectangular en tiempo constante (el tamaño de la región no afecta el tiempo para calcularla), ya que sólo tenemos que añadir cuatro Puntos de la imagen integral. Esto permite crear filtros rápidos para desenfocar la imagen, encontrar bordes o detectar muchas otras características. Es equivalente a una convolución con un núcleo rectangular y uniforme, y se puede usar como una aproximación rápida y aproximada a un desenfoque gaussiano. La primera aplicación de esta idea en la visión por ordenador fue en el detector de cara Viola-Jones (2004). Mueva el ratón para cambiar el tamaño del filtro. Intente desplazarse en la dirección X o Y por separado Pulse las teclas 039i039 y 039u039 para cambiar la imagen Pulse las teclas 039m039 y 039n039 para cambiar el filtro Pulse las teclas 039k039 y 039j039 para cambiar la medida estadística: Desviación estándar (StDev) Pulse 039Esc039 para detener el applet Volver a cargar la página para comenzar de nuevo) Si no tiene el complemento de Java puede ver un video de él Mediante la medición estadística media, obtendremos diferentes efectos dependiendo de la forma del filtro: El promedio es un rectángulo que difumina la imagen : Desaparece la textura y el ruido, pero también los detalles de la imagen. Esto es similar al desenfoque gaussiano que puedes encontrar en Photoshop o en el Gimp. El Centro-Surround es una aproximación a la Diferencia de Gaussianos (DoG) que es una operación útil para encontrar bordes y binarizar la imagen. Si utiliza un pequeño envolvente y un píxel para el centro, encontrará los bordes: La binarización de la imagen (convertirla a blanco y negro) es una operación importante anterior al análisis de blob o descripción de forma (véase mi Tesis de Master039s). Normalmente se puede usar un umbral para decidir si un píxel es blanco o negro, pero este umbral es muy sensible a la iluminación. En el ejemplo siguiente se debe utilizar un umbral para el centro y otro diferente para las esquinas, porque las letras en el centro son más claras que el fondo en las esquinas: Para superar esto, podemos restar el sonido envolvente (usando un centro Off-surround filtro) y luego podemos binarizar sin problemas: Las neuronas en nuestra retina realizar una operación similar llamada inhibición lateral (una respuesta neuronal es inhibido por la respuesta de los laterales). Puede experimentar este efecto en varias ilusiones ópticas. Herman ilusión de red. Si miras la rejilla puedes ver manchas negras en los cruces de las líneas blancas (aunque no estén allí). Fósforo de bandas. Puede ver líneas más oscuras y más claras en los bordes entre las líneas verticales (llamadas overshot), incluso si las líneas verticales son planas: Ambos efectos pueden simularse con el filtro Center-Surround: Las imágenes híbridas son otra ilusión óptica que puede explicarse por La inhibición lateral. Estas imágenes cambian dependiendo de la distancia de visualización. Usando filtros de centro-envolvente de diferentes tamaños tenemos el mismo efecto: Otras formas de filtros son útiles para encontrar bordes o líneas en la imagen Podemos usar la desviación estándar o StDev en lugar de la media. Este descriptor estadístico es útil para evaluar cuánta textura tiene una región de la imagen: P. Viola y M. J. Jones, Robusta detección facial en tiempo real, International Journal of Computer Vision 57 (2004): 137154. Octavi Estap. 2011/01/15 11:23 Si está interesado en el detector de cara Viola-Jones mencionado anteriormente, OpenCV tiene una buena implementación que puede probar. La función es cvHaarDetectObjects y puedes encontrar un ejemplo aquí opencv. willowgarage / wiki / FaceDetection Lo probé hace algún tiempo y tardó más de un segundo en detectar las caras (dependiendo de la resolución y otros parámetros) y sólo detectó las caras Que miraba directamente a la cámara. Tiene problemas si la cara está inclinada, está sonriendo demasiado, tiene una barba o gafas y así sucesivamente. Te recomiendo que comience por la detección de movimiento general y el seguimiento, y luego decidir si es una persona o no, mirando el tamaño del objeto y la velocidad del movimiento. El libro Learning OpenCV es el que yo recomendaría. Mizuki. 2012/10/28 08:54 Gran explicación que tienes allí. Básicamente, entiendo cómo funciona la imagen integral. Pero ¿sabes cómo calcular el promedio, std dev etc Espero tener noticias de usted pronto. Octavi Estap. 2012/10/29 07:27 Si nos fijamos en el algoritmo explicado en la Wikipedia: en. wikipedia. org/wiki/SummedareatableThealgorithm obtendrá la suma sobre un rectángulo. Si usted necesita la media (Ei), sólo tiene que dividir por el área del rectángulo (ancho multiplicado por la altura). La desviación estándar (stdev) es ligeramente más complicada. En primer lugar, se necesita otra imagen integral, pero en lugar de utilizar la intensidad del píxel, se utiliza la intensidad del píxel al cuadrado. Si calcula la media usando esta imagen integral obtendrá la expectativa de la intensidad cuadrada (Ei2). Luego se calcula la desviación estándar utilizando la media calculada antes (Ei) y el nuevo valor (Ei2): sqrt (Ei2 - Ei2) De manera similar, usando Ei3 y Ei4 se podría calcular la asimetría y la curtosis, pero sería fácil que la La imagen integral se desbordaría incluso para imágenes pequeñas. Espero que ayude.