opencv亚像素边缘精度_opencv 亚像素 算法
亚像素算法亚像素算法的基本思路就是将一个像素再分为更小的单位。
也就是说
1
个像素的灰度值分为
256
级。
所以，
以这类系统为例，
进行亚像素计算就要把像
素分为
255
个小单位。
或许，
可以这样来理解
“
亚像素算法
”
。
一个像素的灰度值从
0
到
255
，
0
是纯黑，
255
是纯白。不妨把像素想像成是一个由
255
个小像素所组成的集合。而每个小
像素都是一个独立的小镜子，那就是说一个像素里面有
255
个小镜子。
灰度值则可以看作反光的小镜子数量：
0
表示
255
个小镜子全都没有反光；
255
表示
255
个
镜子一起反光。上面讲到的所设定的临界灰度值
100
，则可表示
255
个镜子中有
100
个在反
光，另外
155
个镜子没有反光。
现在，回到上面的测量例子中来。
如何算亚像素值呢？非常简单，亚像素值(白色部分)＝该像素灰度值
/256
；亚像素值(黑
色部分)＝
1
－亚像素值(白色部分)
。
另外，除了这种计算方法，还有其他几种计算亚像素值的方法：
(
1
)亚像素值(白色部分)＝(该像素灰度值
×
(临界灰度值
/256
)
)
/256
亚像素值(黑色
部分)＝
1
－亚像素值(白色部分)
(
2
)亚像素值(白色部分)＝后像素值
/
(前像素值
+
后像素值)亚像素值(黑色部分)
＝
1
－亚像素值(白色部分)
(
3
)亚像素值(白色部分)＝(像素值－前像素值)
/
(后像素值－前像素值)
亚像素值
(黑色部分)＝
1
－亚像素值(白色部分)
以上就是亚像素算法的基本原理。
在结束这个算法讨论之前，
有两点必须注意：
一是在实际情况下，
大家不可能看到像素的一
半是黑色另一半是白色，
这只是为了方便大家理解所画出来的，
而真实的情况是一个像素就
只是一小块灰色，
没有明暗的分别。
明暗的区别只能在像素与像素间显现出来；
二是在描述
亚像素的基本算法时，
所说
“
小镜子
”
的概念完全是为了方便大家理解，
比纯数学语言表达更
为易懂。
亚像素
英文名：
Sub Pixel
定义：
面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某
CMOS
摄像芯片，其像素间距为
5.2
微米。
摄像机拍摄时，
将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。
到成像面上每一个像素
点只代表其附近的颜色。至于
“
附近
”
到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有
5.2
微米
的距离，
在宏观上可以看作是连在一起的。
但是在微观上，
它们之间还有无限的更小的东西
存在。这个更小的东西我们称它为
“
亚像素
”
。实际上
“
亚像素
”
应该是存在的，只是硬件上没
有个细微的传感器把它检测出来。于是软件上把它近似地计算出来。
计算：
数码摄像机的成像面的分辨率以像素数量来衡量。隔行
TV
的分辨率是
576x768
个像
素。
像素中心之间的距离有几个至十几个微米不等。为了最大限度利用图像信息来提高分
辨率，有人提出了
Sub-Pixel
概念。意思是说，在两个物理像素之间还有像素，称之为
Sub-Pixel
，它完全是通过计算方法的出来的。这里提出计算方法。
如果原始图像是
n
行
m
列的，希望做
k
细分的
Sub-Pixel
，这样就有新的行
N
和列
M
，
有
N = k*n
M = k*m
原来相邻
4
个像素包含的区域现在变成了
(k+1)*(k+1)
的区域了；
要填满这个
(k+1)*(k+1)
的区域，
实际上就是从一个小正方形映照到一个大正方形的过程。
在数学上用双线性插值得
算法可以轻松搞定。
(
二次或者三次样条曲线
)
。下面是算法的代码：
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