OpenCV 统计可能性答案

【问题标题】：OpenCV stats possibilitiesOpenCV 统计可能性
【发布时间】：2016-02-29 01:25:37
【问题描述】：

我目前正在使用一种算法来分析输入直方图，以提取最可能的最大值和一个增量，以确定附近的哪些点应该被视为同样重要。所以我需要的是获得某些随机分布图的顶部。我想知道我是否可以用简单的数字方式来使 GPGPU 选项可用（如 OpenCV）。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： algorithm opencv statistics histogram gpgpu

【解决方案1】：

目前尚不清楚您要达到的目标，但我认为您正在谈论使用图像的直方图来增强图像/视频。（强度转换）有很多方法可以做到这一点。

对比度增强（当您观察到窄带的像素强度，并希望在整个强度范围内增强它们。）
直方图均衡化（您可以通过broaden 直方图的带宽来修改图像中的所有像素，以生成均匀的直方图分布）
直方图变换（修改像素强度以生成非均匀输出，重点关注特定的像素强度波段）
此外，您可以使用数字过滤器做很多事情来实现特定的所需输出。

OpenCV 确实包含了几乎所有用于在 Matlab 中处理矩阵的库，并且它们确实提供了一个可供显卡访问的工具库。

图形处理器单元 (GPU) 上的 OpenCV 1 小时 Nvidia 演示：https://www.youtube.com/watch?v=VKLDGCppInw 使用 CUDA。 CUDA 是由 NVIDIA 创建的并行计算平台和应用程序编程接口 (API) 模型。该视频是对带有 CUDA 的 OpenCV 的精彩概述...根据该演示文稿，在 OpenCV 中使用带有图形卡的 CUDA 工具进行数学繁重计算的处理速度提高了 12 倍。

    #include <opencv2/gpu/gpu.hpp>   (then use gpu:: namespace...)

【讨论】：

这与图像无关。只是一个随机分布分析，应该更好地在 GPU 上完成。你对这个话题有什么想法吗？
@AshotVardanian 您当然可以使用图形处理器，但在这种情况下，您将被限制为the CUDA tools（这通常是大多数正常的 OpenCV 功能）这里没有魔法。像您通常使用 OpenCV 函数一样使用 CUDA 工具，但工作速度更快。（想想在处理视频的每一帧时提高帧速率......）您几乎可以进行任何您想要的分析。
感谢您的积极参与，但是，我的意思是问是否有人有好的资源/现有的解决方案。很明显，你有一个数字模型，你可以把它放在 GPGPU 上。我在问你应该如何转换所有直方图分析以适应矩阵和其他结构，然后将其传递给 GPU。
建议：免费注册Coursera Class "Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital" from Duke University 第3周的讲座有关于直方图和空间处理的大量讨论。（直方图修改、直方图均衡和直方图匹配。）这些都是免费的视频讲座。在不知道您要实现的目标的具体细节的情况下，我认为没有人会为您提供具体的建议。