オープン フレームワークを介して xbox kinect から取得している、ビデオから低品質のピクセル ノイズを除去する方法を理解するための助けを探しています。画像の「動く」部分に対してロジックを実行して、どの色が最も動いているかを判断し、それらの領域を使用して、それらのピクセルが動いている深度も検出します。私の問題をよりよく説明するために写真を添付しています。
http://imago.bryanmoyles.com/xxw80
もちろん、コードが求められることはわかっているので、これまでに得たものを投稿しますが、何よりも探しているのは、C++ を使用して写真のピクセル化された領域を滑らかにするための優れたアルゴリズムです。
for(int y = 0; y < kinect.height; y += grid_size) {
for(int x = 0; x < kinect.width * 3; x += 3 * grid_size) {
unsigned int total_r = 0, total_b = 0, total_g = 0;
for(int r = 0; r < grid_size; r++) {
for(int c = 0; c < grid_size; c++) {
total_r += color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 0)];
total_b += color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 1)];
total_g += color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 2)];
}
}
unsigned char average_r = total_r / (grid_size * grid_size),
average_b = total_b / (grid_size * grid_size),
average_g = total_g / (grid_size * grid_size);
for(int r = 0; r < grid_size; r++) {
for(int c = 0; c < grid_size; c++) {
color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 0)] = average_r;
color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 1)] = average_b;
color_pixels[(y * kinect.width * 3 + r * kinect.width * 3) + (c * 3 + x + 2)] = average_g;
}
}
}
}
for(int y = 0; y < kinect.height; y++) {
for (int x = 0; x < kinect.width * 3; x += 3) {
int total_difference = abs(color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 0] - rgb[0])
+ abs(color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 1] - rgb[1])
+ abs(color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 2] - rgb[2]);
unsigned char defined_color;
if(total_difference < 40) {
defined_color = (unsigned char) 255;
} else {
defined_color = (unsigned char) 0;
}
color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 0] = defined_color;
color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 1] = defined_color;
color_pixels[y * kinect.width * 3 + x + 2] = defined_color;
}
}
繰り返しますが、私のコードは問題ではないことを繰り返したいと思います。私は盲目的に尋ねているのではないことを理解できるように、ここに投稿しているだけです。私が本当に必要としているのは、ピクセル化された画像を滑らかにする方法に関するいくつかの方向性です。これにより、平均がフレームごとに低品質で台無しにならなくなります。