Opencv 究竟什么是边缘分布？

我在努力理解。

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在第3.1.1节中，他们讨论了由两个平均向量和两个协方差矩阵定义的图像的面片边缘分布和色度分布。然而，我真的不明白这些值对应什么。例如，如果我对图像应用OpenCv边缘分布算法，例如对200x300图像应用Canny边缘检测器，我将得到200x300矩阵。在这种情况下，平均向量是否由每行的平均值组成，协方差是否由行向量之间的协方差组成？在这种情况下，协方差矩阵的大小为200x200。然而，我可以在专栏方面做同样的事情。协方差矩阵的形状将是300x300。我们如何选择按列或按行进行？这真的是他们所谓的边缘分布吗？

在论文中，边缘分布被定义为多元高斯分布（他们写“多元”）。您可以假设变量是二维坐标

所以你能做的就是在Canny结果上拟合二维高斯分布。或者退一步，使用索贝尔震级。这更有可能符合该文件的意图

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边缘方向可能是分布的第三个变量，但我并不期望它。

“如果我对图像应用OpenCv边缘分布算法”——边缘分布与边缘检测不同。令人遗憾的是，由于这不是一个标准概念，因此本文没有包含对这一概念的参考。你可以开始阅读列出的论文，尽管我会屏住呼吸。。。