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高斯反向投影
在图像处理中，我们通常需要设置感兴趣的区域(ROI，region of interest)，来简化我们的工作。也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。
在上一篇文章图像相似度比较和检测图像中的特定物中，我们使用直方图反向投影的方式来获取ROI，在这里我们采用另一种方式高斯反向投影。它通过基于高斯的概率密度函数(PDF)进行估算，反向投影得到对象区域，该方法可以看成是最简单的图像分割方法。
随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为：X∼N(μ,σ2),
则其概率密度函数为
高斯反向投影.png
总结
cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前的版本号是0.1.1
前段时间工作比较繁忙cv4j系列停更了一段时间，这次回来我们修复了一些bug。
上一篇cv4j系列的文章讲述了直方图投影，这次的高斯反向投影是另外一种选择。其实，模版匹配也能在图像中寻找到特定的目标，接下来我们的cv4j也会开发模版匹配的功能。
如果您想看该系列先前的文章可以访问下面的文集：
http://www.jianshu.com/nb/10401400
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