Ну то есть корреляция, потому что это на самом деле две дисперсии

Ну то есть корреляция, потому что это на самом деле две дисперсии

Нет, не корреляция тут же квадрат каждого элемента есть

Корреляция это только свертка

Нет, не корреляция тут же квадрат каждого элемента есть

Ну блин, ну ты суммируешь (a_i - b_i)^2 по всем i, ежу же понятно что \sum a_i^2 + \sum b_i^2 - 2 * \sum a_i * b_i, последнее корреляция, остальное изи вычисляется

Тебе нужно расстояние прямо или под порог потом?

Ну блин, ну ты суммируешь (a_i - b_i)^2 по всем i, ежу же понятно что \sum a_i^2 + \sum b_i^2 - 2 * \sum a_i * b_i, последнее корреляция, остальное изи вычисляется

Все правильно, последний член корреляция я так и сказал. Задача теперь понять как ее быстро считать предложено через ффт

Тебе нужно расстояние прямо или под порог потом?

Это расстояние я именно такое, так дано

В смысле, опять же по XY запрос, нафига тебе это значение

В смысле, опять же по XY запрос, нафига тебе это значение

Значение надо, так в статье, я пока не в состоянии придумывать как это улучшить

Значение надо, так в статье, я пока не в состоянии придумывать как это улучшить

В смысле тебе на вывод твоей программы нужно для каждого отсчета вывести статистику отклонения по норме 2?

На этом твоя программа заканчивается?

В смысле тебе на вывод твоей программы нужно для каждого отсчета вывести статистику отклонения по норме 2?

Да, для множества массивов. Там ок 3к вычислений получается

Да, для множества массивов. Там ок 3к вычислений получается

Это студенческая лаба или что? :)

Меня собственно интересует практика таких вещей

Это студенческая лаба или что? :)

Нет, алгоритм пытаюсь закодить и посмотреть как работает

Ну то есть лаба, потому что на практике дальше будет стоять порог срабатывания

А если дальше стоит порог срабатывания, есть супер оптимизация: прошкалить блоки 24*24 до 6*6 через усреднение перед расчетом

И отсечь 99% вычислений по порогу

Ну то есть лаба, потому что на практике дальше будет стоять порог срабатывания

Не понял что значит порог срабатывания?

Это значит, что интересуют встречающиеся с вероятностью 0.1% отсчеты с маленьким расстоянием

Мне все эти расстояния нужны

Я их все сравниваю

Так ты их сравниваешь а не выводишь?

Так ты их сравниваешь а не выводишь?

Выводить не надо. И сравнивать не 3000 сразу, а по 9

Выводить не надо. И сравнивать не 3000 сразу, а по 9

#xy-problem

или как там это

ну я тебя спрашиваю, что ты собираешься делать со значениями

ты говоришь "мне просто нужны значения"

а потом выясняется, что ты их с чем-то сравниваешь

а потом выясняется, что ты их с чем-то сравниваешь

Так как это влияет?

Надо статью посмотреть, думаю. :)

Так как это влияет?

Потому что если уменьшить предварительно картинку и образец в 4*4 раза, можно мгновенно и элементарно получить достаточно точную оценку всех этих чисел

Надо статью посмотреть, думаю. :)

https://www.google.com.tw/url?sa=t&source=web&rct=j&url=http://graphics.stanford.edu/papers/hdrp/hasinoff-hdrplus-sigasia16-supp.pdf&ved=0ahUKEwi_u93JoY7WAhVFJZQKHUArCuAQFghXMAs&usg=AFQjCNEv-VYZypveFN4eI_GlVN8MzW9lEg

И таким образом отсеять 99% неба, когда ты самолет ищешь на фоне голубого неба

И таким образом отсеять 99% неба, когда ты самолет ищешь на фоне голубого неба

Это понятно, это уже другие оптимизации и кстати там так и делается

Так как только ты это сделал, о чем дальше речь

Если я тебя правильно понимаю

У тебя порог применен на уменьшенной картинке, теперь у тебя нет задачи вычислить все отсчеты корреляции с 24*24

И в любом случае нужна статистическая модель того, что ты там пытаешься оптимизировать

Например, что это распознавание самолетов на фоне неба с видеокамеры

И в любом случае нужна статистическая модель того, что ты там пытаешься оптимизировать

Нет смотри , вопрос такой: 1) как считать свертку маленьких массивов? 2) как их хранить в большом массиве чтобы это не вызывало промахов в кэшэ или чего нибудь такого

Тебе не нужно много раз считать свертку маленьких массивов

Тебе не нужно много раз считать свертку маленьких массивов

Предположим что нужно

Но это не нужно никогда

Если у тебя образец 24*24, объем свертки через FFT будет минимум 48*48

Если у тебя образец 24*24, объем свертки через FFT будет минимум 48*48

Ок, понятно

24 это нерегулярное основание, чтобы я помнил декомпозиции mod 6

И самое главное - это задача pattern matching, там не нужно фурье проводить

Предположим что нужно

Нафига, я тоже не понимаю :( объясни подробнее, что ты хочешь получить в конечном итоге?

Нафига, я тоже не понимаю :( объясни подробнее, что ты хочешь получить в конечном итоге?

Я так понимаю, реализовать алгоритм из статьи

Нафига, я тоже не понимаю :( объясни подробнее, что ты хочешь получить в конечном итоге?

Я статью дал выше, но это совершенно не относится же, говорю, хочу в лоб сделать, интересует именно имплементация

Не хочу ничего в статье менять

Я уже сделал все в матлабе так наивно, теперь хочу на С++ и относительно быстро

Ну если тебе надо быстро, грузи GPU и реализацию фурье с куды

2 вопроса: 1)готовые решения (подсказали fftw смотрю) 2) наивная оптимизация -- а именно расположение подмассивов в массиве

я очень не уверен, что оконное фурье с размером 48 будет работать хоть немного быстро

То есть ты хочешь по квадратикам вырывать из большого массива нормально ли это?

Но я не знаю размер оригинального изображения

То есть ты хочешь по квадратикам вырывать из большого массива нормально ли это?

Или надо делать чтобы каждый квадратик был развернут

Но я не знаю размер оригинального изображения

Ну 3 мегапикселя где то

3 мегапикселя за сколько тебе надо отработать?

Кинь код в матлабе, чтобы понятнее что к чему было и что ты хочешь

3 мегапикселя за сколько тебе надо отработать?

Секунда, на мобильнике

До свидания)

ERROR: S client not available

Ну две может

Я видел на ведроид-планшетках через reverse-фурье попытки реализовать оптимальные фильтры

Не очень работало

Что у тебя по каналам?

Ну блин, ну ты суммируешь (a_i - b_i)^2 по всем i, ежу же понятно что \sum a_i^2 + \sum b_i^2 - 2 * \sum a_i * b_i, последнее корреляция, остальное изи вычисляется

a_i и b_i это что такое?

Я видел на ведроид-планшетках через reverse-фурье попытки реализовать оптимальные фильтры

В принципе в статье что я дал это все реализовано и секунды 2 как раз занимает вместе с пост обработкой.

Ну так и возьми их код рофль ?

Но там ни слова конечно о том как имлементировано

Ну так и возьми их код рофль ?

Так он же недоступен

Так он же недоступен

Напиши авторам, обычно дают

У меня со студенческих была поделка с реализацией split-radix методом индусятины

Надо еще выяснить, что за 24*24 объект ищется на фотке

Там кстати размер свертки 24-16+1

?

Я уже забыл. Но сами тайлы 24

Ой все, я сдаюсь

Ой все, я сдаюсь

Не думой об алгоритме)

FFT это один большой ручник в коде

Но если интересно читай статью . Там 16 и 24 тайлы их надо свернуть

Он нужен когда без него реально нельзя

Но если интересно читай статью . Там 16 и 24 тайлы их надо свернуть

Но так чтобы который 16 не выходил за границы

Так что не вся свертка нужна

Ты объект 16*16 в квадрате 24*24 искать не втупую собираешься?

Ты же догадываешься, что тебе нужно будет провести два фурье

У фурье там множитель логарифм делить на логарифм логарифма

Ты объект 16*16 в квадрате 24*24 искать не втупую собираешься?

Задача посчитать дистанцию строго говоря. Формула (2) в сопровождающей статье. Там же описан быстрый вариант формула (12)

Ты же догадываешься, что тебе нужно будет провести два фурье

Да

И потом ещё инверсное

Технически у тебя два фурье R -> C, шаблон видимо подготовлен

Технически у тебя два фурье R -> C, шаблон видимо подготовлен

Шаблон готов, берется из массива

Или 81 поиск втупую с расчетом корреляции напрямую