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我有这个代码（这个的重新访问版本）：

void HessianDetector::detectOctaveKeypoints(const Mat &firstLevel, ...)
{
   vector<Mat> blurs (par.numberOfScales+3, Mat());
   blurs[1] = firstLevel;
   for (int i = 1; i < par.numberOfScales+2; i++){
       float sigma = par.sigmas[i]* sqrt(sigmaStep * sigmaStep - 1.0f);
       blurs[i+1] = gaussianBlur(blurs[i], sigma);
   }
...

在哪里：

Mat gaussianBlur(const Mat input, const float sigma)
{
   Mat ret(input.rows, input.cols, input.type());
   int size = (int)(2.0 * 3.0 * sigma + 1.0); if (size % 2 == 0) size++;      
   GaussianBlur(input, ret, Size(size, size), sigma, sigma, BORDER_REPLICATE);
   return ret;
}

因此，如您所见，每个都blurs[i+1]依赖于blurs[i]，因此不能并行化。我的问题是：是否有等效的方法来获得相同的结果，但使用firstLevel而不是blurs[i]？所以它应该看起来像：

for (int i = 1; i < par.numberOfScales+2; i++){
  float sigma = //something;
  blurs[i+1] = gaussianBlur(firstLevel, sigma);
}

可能吗？

这个答案让我认为这是可能的，但我无法理解如何实现这一点：

卷积过滤器如果您在同一张图像上连续应用多个过滤器，例如高斯模糊，然后是 Gabor 过滤器，您可以将它们组合在一起。使所有过滤器大小相同并对其进行卷积。然后将结果应用到图像上。数学说效果将与之前的组合相同

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1 回答 1

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这是可能的（您可以并行化）。我遇到了完全相同的问题，并以这种方式解决了（请参阅我对这个问题的回答，使用 python 代码）。

https://dsp.stackexchange.com/questions/667/image-pyramid-without-decimation/55654#55654

于 2019-03-02T16:45:52.717 回答