c++ - 在 vector 上滑动 vector 的算法

Question

我一直在询问关于矩阵的问题，并将它们分成 block ——但这显然行不通，所以我采取了另一条路线。

假设在这个例子中我有一个 4x4 的矩阵( vector ):

M1 =

    0 1 0 1
    1 1 1 0
    0 0 0 1
    0 1 1 1

M2 =

   0 1
   1 0

现在，我需要确定 M1 中的哪个 block 最适合 M2 中的 block 。所以基本上，识别一个大矩阵中的一个小矩阵。

我需要帮助的算法基本上是在矩阵 1 上滑动小矩阵，直到发现它最适合或匹配。 (我正在使用相关性/相似性度量)

我一直认为它需要一次以一个像素/值滑动。但是，显然我不想检查每个值的相关性。

下面是比较矩阵 1(在当前位置)和矩阵 2 的函数:

这是比较矩阵的函数:

   bool compareMatrix(vector<double> &theMatrix1, vector<double> &theMatrix2, int 
   startRow, int startCol)
   {
      cout << theMatrix1[startRow*4+startCol]; // This prints out the particular block
   }

现在我在想的是制作一个临时 vector 来存储 matrix1 的值(在当前位置)，然后 matrix1 的值(在当前位置)将被插入临时 vector ，这个临时 vector 将然后传递给相关函数，然后返回一个值。

我的问题是:如何将“theMatrix1[startRow*4+startCol]”的内容推送到临时 vector ？

例如(这行不通):

vector<double> temp(2*2, 0);
temp.push_back(theMatrix1[startRow*4+startCol]);

double corr = correlation(temp, matrix2, 4, 4); 
return corr;

我希望我已经解释得足够多了(注意:这与以前的帖子不同)。

希望有人能帮忙，

谢谢:)

Answer 1

将一个对象扫描到另一个对象的一种方法是反转一个对象 (h'(x, y) = h(-x, -y)。然后使用卷积定理 - 请参阅 http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution_theorem 并查看 http://www-structmed.cimr.cam.ac.uk/Course/Convolution/convolution.html 了解一些内容它适用于二维。关于卷积定理的要点是，执行 FFT 只需 n log n，因此对于某些参数，它要快得多。

它在信号处理中广泛使用的事实也向我表明，如果你真的需要相关性，你将找不到比这更快的捷径。如果您对某些时候丢失的东西感到满意，也许您可​​以做一些事情，比如在两个矩阵中寻找特征，找到特征的匹配项，然后检查这些匹配项建议的对齐方式。