一元特性和成本量是计算机视觉领域中的两个重要概念。
一元特性(Unary Features)是指在计算机视觉中用来描述图像中某一特定区域的属性或特征的一种数学表达方式。一元特性可以是图像的亮度、颜色、纹理、边缘等。通过提取和分析图像的一元特性,可以用于目标检测、图像分类、目标跟踪等应用。在计算机视觉算法中,常用的一元特性描述算子有灰度共生矩阵(GLCM)、方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等。
成本量(Cost Volume)是计算机视觉中用于视差估计的一种表示方法。视差估计是计算机视觉中用于估计图像中不同视点或视角下的像素位移的一种技术。成本量表示了在不同视差下匹配像素的一种代价度量,通过计算成本量,可以找到最佳视差值,从而实现视差估计。成本量通常是由左右图像的像素差异度量得到的,常用的度量方法有绝对差异度量、平方差异度量等。
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