海思IVE遮挡报警算法(OD)

大家越来越不喜欢分享了好像。
随便写写吧。

OK ， fine，先看原处理线程

 while (...){......s32Ret = HI_MPI_IVE_Integ(&IveHandle, &pstOd->stSrc, &pstOd->stInteg, &pstOd->stIntegCtrl, bInstant);......for (j = 0; j < IVE_CHAR_CALH; j++){pu64TopRow = (0 == j) ? (pu64VirData) : ( pu64VirData + (j * pstOd->u32H - 1) * pstOd->stInteg.au32Stride[0]);pu64BtmRow = pu64VirData + ((j + 1) * pstOd->u32H - 1) * pstOd->stInteg.au32Stride[0];for (i = 0; i < IVE_CHAR_CALW; i++){u64TopLeft  = (0 == j) ? (0) : ((0 == i) ? (0) : (pu64TopRow[i * pstOd->u32W - 1]));u64TopRight = (0 == j) ? (0) : (pu64TopRow[(i + 1) * pstOd->u32W - 1]);u64BtmLeft  = (0 == i) ? (0) : (pu64BtmRow[i * pstOd->u32W - 1]);u64BtmRight = pu64BtmRow[(i + 1) * pstOd->u32W - 1];u64BlockSum = (u64TopLeft & 0xfffffffLL) + (u64BtmRight & 0xfffffffLL)- (u64BtmLeft & 0xfffffffLL) - (u64TopRight & 0xfffffffLL);u64BlockSq  = (u64TopLeft >> 28) + (u64BtmRight >> 28)- (u64BtmLeft >> 28) - (u64TopRight >> 28);// meanstChar[j * IVE_CHAR_CALW + i].s32X = u64BlockSum / (pstOd->u32W * pstOd->u32H);// sigma=sqrt(1/(w*h)*sum((x(i,j)-mean)^2)= sqrt(sum(x(i,j)^2)/(w*h)-mean^2)fSqVar = u64BlockSq / (pstOd->u32W * pstOd->u32H) - stChar[j * IVE_CHAR_CALW + i].s32X * stChar[j * IVE_CHAR_CALW + i].s32X;stChar[j * IVE_CHAR_CALW + i].s32Y = (HI_U32)sqrt(fSqVar);}}s32Ret = SAMPLE_IVE_Linear2DClassifer(&stChar[0], IVE_CHAR_NUM,stIveLinerData.pstLinearPoint, stIveLinerData.s32LinearNum);if (s32Ret > stIveLinerData.s32ThreshNum){SAMPLE_PRT("\033[0;31m Occlusion detected!\033[0;39m\n");}else{}...}

原理差不多是根据无参考图像清晰度评价来弄的。
当有东西挡住摄像头的时候，画面会变模糊嘛。
所以缺陷在这里也能猜的到一些了吧？

均方差反应模糊程度，主要用它。

流程上大致就是积分，然后算均值和均方差，然后根据此结果进行判断是否遮挡。

HI_MPI_IVE_Integ

这个接口算灰度积分图和平方和图。
长这个样子：

怎么算呢？

就是逐个像素累加。
比如 3 x 3 img：
1 2 1
3 1 2
2 2 3
得：
1 3 4
4 7 10
6 9 13
就是横向 → 累加，再加上上一行对应列的结果。中间的 7 = 上方的结果3 + 前面的值3 + 当前值1

for(cur_row = src; cur_row - src < size; cur_row += width){for(cur_pos = cur_row; cur_pos - cur_row < width; cur_pos++, pdst++, pdstSq++){tmp_line_sum   += cur_pos[0];tmp_line_sq     += cur_pos[0] * cur_pos[0];if(cur_row == src){pdst[0]       = tmp_line_sum;pdstSq[0]   = tmp_line_sq;}else{tmp = (pdst - width);pdst[0]  = tmp_line_sum + tmp[0];tmp = (pdstSq - width);pdstSq[0] = tmp_line_sq + tmp[0];}}tmp_line_sum = 0;tmp_line_sq = 0;}

海思的数据存放是：

u64TopLeft & 0xfffffffLL

别的博客里好奇的这个写法，其实是数据存放格式而已。
你再看下面的：

u64TopLeft >> 28

所以嘛，上面放的是平方和的值，下面放的是积分的值。我也是分开函数做完算法回头看才发现。

然后图像分成 A x B个区域。区域求均值和均方差。
和sample里那个循环一样。
求选中的一块区域的像素和的方法可以百度图像积分算法，说的很清楚，就是积分图里的值右下+左上-左下-右上。

最后，因为均方差反应模糊度，模糊的时候区域内像素差异小，均方差就小，所以对均方差设定阈值就可以找到模糊区域。
也可以搭配均值和均方差的帧间变化使判断更准确一些。
同样好奇sample均值低于80就认为遮挡是什么玩意。

图像还可以排除设置亮度带来的影响。就是先把图像归一化再积分。
修正判断条件和改良预处理后正确率还可以，就是不好规避纯色背景而已。

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