如何正常化的图像颜色？ [英] How to normalize an image color?

问题描述

在他们的文章中描述维奥拉 - 琼斯物体检测框架（可靠的实时人脸检测由中提琴和琼斯），它是说：

In their paper describing Viola-Jones object detection framework (Robust Real-Time Face Detection by Viola and Jones), it is said:

用于培训的所有示例子窗口被方差归一   最小化的不同的照明条件下的效果。

All example sub-windows used for training were variance normalized to minimize the effect of different lighting conditions.

我的问题是，什么样的工具做了他们使用标准化的图像吗？

My question is "What kind of tool did they use to normalize the images?"

我不是在寻找特定的工具，中提琴和放大器;琼斯使用，但类似的一个，产生几乎相同的输出。我一直在关注很多哈尔培训教程（试图检测手），但尚未能够输出一个很好的检测器（XML）。

I'm NOT looking for the specific tool that Viola & Jones used but a similar one that produces almost the same output. I've been following a lot of haar-training tutorials(trying to detect a hand) but not yet able to output a good detector(xml).

我一直试图联系作者，但还是没有反应呢。

I've tried contacting the authors, but still no response yet.

推荐答案

一种可能的方法是采用简单明了的正常化假设正态分布的所有元素。

One possible way is to apply plain and simple normalization assuming normal distribution to all elements.

首先求其平均值（亩）和标准差（S）：

First find the average (Mu) and standard deviation (S):

Mu = 1/N * Sum(a[i][j]) for each i,j 
S  =  sqrt(1/(N-1) *  Sum((a[i][j] - Mu)^2)) for each i,j
       (in here N is the number of pixels, 20*20 in the viola jones case)

在此，我们可以（通过所有标准化规范化使用标准正态分布公式中的每个像素值值）：

a'[i][j] = (a[i][j] - Mu) / S

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另一种方法是矢量归，基本上说：

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Another method is vector normalization, which basically says:

• 找到了的长度的载体： | A | = SQRT（SUM（A [1] [J] * A [1] [J]））为每个I，J
• 分配： A'[I] [J] = A [1] [J] / | A |

• Find the length of the vector: |a| = sqrt(sum (a[i][j]*a[i][j])) for each i,j
• Assign: a'[i][j] = a[i][j] / |a|

这篇关于如何正常化的图像颜色？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！