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【AI PC端化】五,常量阶大值小值

来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶大值小值,这个可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的大值或者小值,也即是说可以让小值的复杂度和半径无关 介绍普通实现的小值复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的大和小值。 尽管可以使用sse化,但速度仍然快不了多少(后面会介绍这个的SSE化)。 它介绍了一个小值化方,使得这两个的复杂度可以和半径无关。3. 原理的核心原理如下图所示:? 伪代码其实也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的窗口中的大值或者小值。4.

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O(1)大值小值的均值

介绍之前做过大值小值基本上复杂度是非常高的,因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的大和小值。 尽管可以使用sse化,但速度仍然快不起来,近在ImageShop博主的一篇博客中遇见了这篇论文,https:files-cdn.cnblogs.comfilesImageshopO(1)%E6%9C %80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ,讲的就是O(1)实现小值,所以希望与大家一起分享这个 原理具体的想和细节可以查看论文,注意到作者给出了的伪代码: ?

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    SSE图像化系列2-高斯

    原理 或许大多数人对于高斯的印象都停留在使用一个高斯在图像滑动然后计结果。这的确没错,但从速度上考虑这种模式是难以化的。也导致在极大分辨率图像上进行高斯是压根不可行的。 幸运的是,高斯实际上还有另外一种表达方式,那就是递归表达。这早见于《Recursive implementation of the Gaussian filter》论文中:? 从速度上看,好是能够去掉1a和1b的除,所以这里重新定义b1 = b1 b0, b2 = b2 b0, b3 = b3 b0, 终得到我们使用的递归公式: ? 这个递推公式的意义就是通过forward和backward来完成一维的高斯。而二维的高斯就是先行后列或者先列后行进行一维的高斯。 后记这个的加速比确实不大,但是这是SSE化系列的第2篇,只是想表达化和具有同等重要的作用,是谁都能做,但没有耐心,是很难做化工作的,因此和寄存器底层打交道是大多数人比较反感的。

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    快速中值之黄氏

    原理 传统的中值是通过滑动窗口不断在图像上移动,求出窗口内的中值作为中心像素点的像素,在这个过程中显然存在大量的重复计,所以效率很低。 所以有人提出了一个利用直方图来做中值,请看下图: ? 过程 1.读取图像I,并且设定窗口大小(winX*winY),一般winX=winY,奇数。 将MediaValue值赋值给窗口中心像素,表明第一个像素中值完成。 5.此时窗口需要向右移动一个像素,开始第二个像素,并且更新直方图。 以第二个像素为窗口中心建立窗口,从前一个窗口的灰度直方图Hist中减去窗口中左侧的一列像素值的灰度个数,然后加上窗口右侧一列像素值的灰度个数。完成直方图的更新。

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    常见的几种AD

    在进行AD采样时,常常都会对采样数据进行,以达到更好一点的效果。下面分享几种较简单而常用的:限幅限幅又称程序判断 。 该方根据经验判断,确定两次采样允许的大偏差值(设为 A)每次检测到新值时判断:如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 实例程序:* A值可根据实际情况调整value 为有效值,new_value 为当前采样值程序返回有效的实际值 *#define A 10char value;char filter(void){ = get_ad(); if (( new_value - value > A) || (value - new_value > A) return value; return new_value;}点 缺点:无抑制那种周期性的干扰,平滑度差 。中位值连续采样 N 次(N 取奇数)把 N 次采样值按大小排列取中间值为本次有效值。

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    人像美颜-保边

    Y:阈值GuidedGuided 论文局部均值局部均值是 JONG-SEN LEE于 1980年在论⽂中提出的⼀种基于局部均值⽅差的。 (4)设置⼤迭代次数maxiter,重复当前规则步骤(1)~(3),MeanShift 结果即为后⼀次迭代后的结果。 注意,在MeanShift中,实际上设置了邻域半径h、像素阈值Threshold和⼤迭代次数maxiter三个参数,这三个参数的选择将会影响的实际效果。 BEEPS,BEEPS ⽤来处理⼈像⽪肤,具有较强的平滑保边能⼒,在效果上要于MeanShift,是美颜研究中常⽤的。 (2)速度快,或者经过化后可以进⾏⼯程考量。 以上两点是磨⽪的基本要求。针对这两点,这些器都可以⽤来做磨⽪,结合⽪肤检测以及⼈脸识别等技术,便可以达到 不错的效果。

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    【AI PC端化】八,小半径中值的极速

    前言大家应该经常碰到这种需求,那就是使用 或者 这种相对比较小的窗口进行中值,而如果在图像的分辨率比较大的情况下这种操作也是比较耗时的。所以在这种固定场景下定制一个是有意义的。 普通的3*3中值实现普通的实现没什么好说,就是直接在窗口区域内遍历寻找中位数即可,这里获取中值直接使用了c语言的qsort。 这个的流水情况比第一个好多了,自然也会得到较大的速度提升。 SSE化这里是本文的重点了,似乎这个看起来是不好做SSE化的,因为窗口中像素的 次比较不能直接用SIMD指令来做。 总结本文以一个 的中值作为切入点,讨论了一下针对这个具体问题的化思路,速度也从开始普通实现的8293.79ms化到了9.32ms,还是有一定的参考意义的。

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    图像的卷积()运(二)——高斯

    高斯原理2. 图像二维卷积3. 具体实现4. 参考资料1. 高斯原理根据数学知识,一维高斯函数可以描述为: ? 在图像处理中,选定X方向上长度为3的窗口,令δ=1,中心坐标为1,由上述公式,其卷积核(Xa,X,Xb)可以如下计:Xa = exp(-1*(0-1)(0-1)(2*1*1))= 0.606530659712633X = exp(-1*(1-1)(1-1)(2*1*1))= 1Xb = exp(-1*(2-1)(2-1)(2*1*1))= 0.606530659712633可以看到计过程没有用到常数部分,是因为需要归一化 0.451862761877606Xb = XbSum = 0.274068619061197通过OpenCV验证下上述结果是否正确,OpenCV可以通过函数getGaussianKernel()来实现计高斯核 ,运行如下代码,可以发现两者的计结果是一致的。

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    PCL从0到1|点云之直通与体素

    PCL中的点云处理模块提供了很多灵活实用的处理,例如双边、高斯、条件、直通、基于随机采样一致性等。 对应的方主要如下:(a)按具体给定的规则限制过去除点。(b)通过常用修改点的部分属性。(c)对数据进行下采样。 计每个点到其近的k个点平均距离。则点云中所有点的距离应构成高斯分布。给定均值与方差,可剔除3∑之外的点。4、半径器与统计器相比更加简单粗暴。 体素 体素,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准、曲面重建、形状识别等速度中非常实用。 缺点:这种方比用体素中心来逼近的方更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确。

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    双边的简易实现bilateralFilter

    没怎么看过双边的具体思路,动手写一写,看看能不能突破一下。后,感觉还是要分开 水平 与 垂直 方向进行分别处理,才能把速度提上去。没耐性写下去了,发上来,给大伙做个参考好了。先上几张效果图。

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    自适应器(adaptive filter)(2)--LMS

    收敛时,输出信号 e(k)将是信号的增强版本。平均方形误差 (F= )是重量参数的二次函数。此属性很重要,用于自适应过器,因为它只有一个通用的小值。 有许多自适应可用于信号增强,如牛顿陡峭的下降小平均方 (LMS) 和递归小方块 (RLS) 。 我们选择使用 LMS ,因为它是计成本低的,并提供了一个稳定的结果。2 LMS下面的方程描绘了 LMS :y (k) = XT(k) W (k)错误估计:e (k) = d (k) - y (k)器系数更新:g (k)=2e (k)x (k)W (k+1) = W (k)+ug (k)其中 k 是的迭代次数 在这个中,g(k) 是一个重要的值。它是估计的梯度(E 在抽头权重上的偏微分)或当前误差信号的平方的投影,e2(k) 在器抽头权重上。当收敛时,g(k) 预计是一个非常小且均值为零的数。

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    单片机数字,看这篇

    为克服随机干扰引起的误差,硬件上可采用技术,软件上可采用软件实现数字往往是系统测控的一个重要组成部分,实时性很强。 采用数字克服随机干扰的误差具有以下点:1、数字无需其他的硬件成本,只用一个计过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题。尤其是数字可以对频率很低的信号进行,这是模拟器做不到的。 4、在单片机系统中常用的有限幅、中值术平均、加权平均、滑动平均等。 (1)限幅该运的过程中将两次相邻的采样相减,求出其增量,然后将增量的绝对值,与两次采样允许的大差值A进行比较。 术平均适用于对具有随机干扰的信号进行

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    一份朴实无华的移动端盒子化笔记

    前言 这是我自己做的移动端化笔记的第一篇文章。 我入门移动端的时间其实很短,也是今年刚开始接触Neon化并尝试用Neon来做一些加速工作,之前我做过系列的X86上的SSEAVX加速文章分享。 关于盒子这个的移动端化,梁德澎作者已经有分享过一篇很秀的文章了,即【AI移动端化】二,移动端arm cpu化学习笔记之一步步化盒子 ,所以你可能会在我的这篇文章看到很多的化技巧已经被他讲过了 盒子今天要介绍的是在Arm端一步步化盒子,盒子经典的之一,常见的均值就是盒子归一化后获得结果。在原理上盒子和均值类似,用一个内核和图像进行卷积:? 盒子核其中:?是否归一化如果选择归一化,那么盒子就是标准的均值。3.

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    基于FPGA的中值的实现

    基于FPGA的中值的实现作者:lee神1.背景知识中值是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术 中值对消除椒盐噪声非常有效,在光学测量条纹图象的相位分析处理方中有特殊作用,但在条纹中心分析方中作用不大.中值在图像处理中,常用于保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方。 2.中值理论中值是一种非线性,在数字图像处理中,对于 N X N (N 为奇数) 中值器,可以除小于或等于邻域中(N 2- 1)/2 个像素的噪声并且较好地保持图像的边缘。 中值排序的过程有很多成熟的,如冒泡排序、二分排序等,大多是基于微机平台的软件,而适合硬件平台的排序则比较少。 ,Lmax_min);第三步:对大的小,中间的中间以及小的大进行排序(例:由Lmax_min,Lmid_mid,Lmin_max得到midian);FPGA的实现步骤基本如此。

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    自适应器(adaptive filter)(3)–LMSMATLAB

    自适应器(Adaptive Filter)(1)–简介自适应器(adaptive filter)(2)–LMS自适应器的介绍与LMS推到过程可参照以上两篇文章。 一下是matlab演示自适应器 LMS。 LMS的核心是 y(i)=w*XN;%y(n)=W*XN; e(i)=d(i)-y(i); w=w+u*e(i)*XN; 函数ADLMS:% 输入参数:% xn 输入的信号序列 % d 所期望的响应序列 % k 器的阶数 (标量)% u 收敛因子(步长) (标量) 要求大于0,小于xn的相关矩阵大特征值的倒数 % 输出参数:% W 器的权值矩阵 (矩阵)% e 误差序列(itr x 1) % ));grid;ylabel(幅度);xlabel(时间);title(原始噪声+正玄信号); %%%%%%%%%%%%%%%%%LMS%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%k=128; %FIR器系数

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    OpenCV之快速的图像边缘

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    技术猿 | 10种经典的软件 基础必读

    ----限幅(又称程序判断) A、方: 根据经验判断,确定两次采样允许的大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 : 能有效克服因偶然因素引起的动干扰 对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的效果 C、缺点: 对流量、速度等快速变化的参数不宜 术平均 A、方: 连续取N个采样值进行术平均运 N值较大时 ) A、方: 相当于“中位值”+“术平均” 连续采样N个数据,去掉一个大值和一个小值 然后计N-2个数据的术平均值 N值的选取:3~14 B、点: 融合了两种点 对于偶然出现的脉冲性干扰 ,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差 C、缺点: 测量速度较慢,和术平均一样 比较浪费RAM 限幅平均 A、方: 相当于“限幅”+“递推平均” 每次采样到的新数据先进行限幅处理 ,则会将干扰值当作有效值导入系统 限幅消抖 A、方: 相当于“限幅”+“消抖” 先限幅,后消抖 B、点: 继承了“限幅”和“消抖”的点 改进了“消抖”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

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    器——BoxBlur均值及其快速实现

    Box Blur均值器可能是基本常见的器了,一个3*3的均值器如1所示,使用该器对图像进行,相当于对图像中的每一个像素使用其周围的像素进行平均。 均值器用途广泛,除直接的平滑操作外,还可近似实现其他操作,比如带通和高斯平滑等。 这样,当需要不同尺寸均的值结果时,使用积分图的运时间是一样的。指令级化除了以上化方,还可采用指令级化。 基本上所有的化方式的出发点都是减少不必要的重复计,本文所介绍的几种方在其他操作的化中也常被采用。以上仅为思路介绍,具体实现时可能要进一步考虑内存访问的时间、边界处理等细节,不再赘述。 :超高速BoxBlur的实现和化(Opencv的速度的五倍)

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    自适应器(一)LMS自适应

    自适应器的特点没有关于待提取信息的先验统计知识直接利用观测数据依据某种判据在观测过程中不断递归更新化自适应器分类按结构分:横向结构、格型结构按分:随机梯度、小二乘按处理方式分:成批处理 自适应器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到的维纳器。自适应器不需要关于输入信号的先验知识,计量小,特别适用于实时处理。维纳器参数是固定的,适合于平稳随机信号。 卡尔曼器参数是时变的,适合于非平稳随机信号。然而,只有在信号和噪声的统计特性先验已知的情况下,这两种技术才能获得。在实际应用中,常常无得到信号和噪声统计特性的先验知识。 利用陡下降,沿着性能曲面速下降方向(负梯度方向)调整器强权向量,搜索性能曲面的小点,计权向量的迭代公式为: ? LMS缺点:点:简单,易于实现,复杂度低,能够抑制旁瓣效应缺点收敛速率较慢,因为LMS器系数更新是逐点的(每来一个新的和,器系数就更新一次),每一次采样点梯度的估计对于真实梯度会存在误差

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    Python扩展库scipy中值的应用

    中值是数字信号处理、数字图像处理中常用的预处理技术,特点是将信号中每个值都替换为其邻域内的中值,即邻域内所有值排序后中间位置上的值。 下面的代码演示了scipy库中signal模块的中值的用。 signal>>> x = np.arange(0,100,10)>>> random.shuffle(x) #打乱顺序>>> xarray()>>> signal.medfilt(x,3) #中值 array()下面的代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值的用:>>> from scipy import misc>>> from scipy import ndimage> >>> median_face = ndimage.median_filter(face, 7) #中值>>> plt.imshow(median_face)>>> plt.show()?

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