非参数方法的Teh-Chin算法

Teh-Chin算法是一种非参数方法，用于估计概率密度函数。它基于Dirichlet过程，通过对数据进行聚类来估计概率密度函数。该算法的基本思想是将数据点分配到不同的簇中，并在每个簇中使用Dirichlet过程来估计概率密度函数。

具体而言，Teh-Chin算法将数据点分配到簇中，每个簇都对应一个Dirichlet分布。然后，使用Gibbs采样方法从联合后验分布中抽取一个样本，该样本包括簇的分配和簇中的Dirichlet分布参数。通过对这些样本进行平均，可以得到概率密度函数的估计值。

Teh-Chin算法的优点是可以自动确定簇的数量，并且可以处理高维数据。但是，该算法的计算复杂度较高，且需要大量的采样才能得到准确的结果。

相关问题

javacv的findContours方法参数解析

`findContours`是JavaCV中用于查找轮廓的方法，其参数解析如下：

public static void findContours(Mat image, List<MatOfPoint> contours, Mat hierarchy, int mode, int method, Point offset)

- `image`：输入图像，必须是8位单通道图像。
- `contours`：输出参数，检测到的轮廓。
- `hierarchy`：可选的输出参数，轮廓的层次结构信息。
- `mode`：轮廓检索模式。
- `RETR_EXTERNAL`：只检索最外层的轮廓。
- `RETR_LIST`：检索所有轮廓，但不建立父子关系。
- `RETR_TREE`：检索所有轮廓，并建立完整的层次结构。
- `method`：轮廓逼近方法。
- `CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有的轮廓点。
- `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，仅保留端点。
- `CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用Teh-Chin链逼近算法的一种变体，L1距离度量。
- `CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法的一种变体，余弦距离度量。
- `offset`：可选的偏移量，用于指定轮廓点的偏移量。

其中`hierarchy`参数用于存储轮廓的层次结构信息，它是一个`Nx4`的矩阵，每行对应一个轮廓的信息，包含四个整数值，分别是：

- `hierarchy[i][0]`：后一个轮廓的索引，如果没有后一个轮廓，则为-1。
- `hierarchy[i][1]`：前一个轮廓的索引，如果没有前一个轮廓，则为-1。
- `hierarchy[i][2]`：子轮廓的索引，如果没有子轮廓，则为-1。
- `hierarchy[i][3]`：父轮廓的索引，如果没有父轮廓，则为-1。

对于不同的模式和方法，`findContours`方法会返回不同的轮廓点集，但是它们都是`MatOfPoint`类型的对象，可以通过`contours.get(i)`获取第i个轮廓的点集。

cv2.findcontours算法详解

cv2.findContours是OpenCV中用于查找图像中轮廓的函数，常用于图像处理、图像分割等领域。该函数的返回结果是一个轮廓列表，每个轮廓由一系列点坐标组成。

函数定义：

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

参数说明：

- image：输入图像，必须为二值图像（通常为灰度图像或二值化后的图像）。
- mode：轮廓查找模式，有以下三种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测最外层轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，不建立轮廓层级关系。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，建立完整的轮廓层级关系。

- method：轮廓查找方法，有以下三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有边界点。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直和对角线的端点。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin算法进行边缘提取。

- contours：输出参数，存储轮廓信息。如果不需要可省略。
- hierarchy：输出参数，存储轮廓层级关系信息。如果不需要可省略。
- offset：可选参数，偏移量。如果不需要可省略。

轮廓查找流程：

1. 二值化输入图像。

2. 对二值图像进行边缘提取，得到边缘图像。

3. 对边缘图像进行轮廓查找，得到轮廓列表。

轮廓存储格式：

OpenCV中轮廓的存储格式为numpy数组，每个轮廓由一系列点坐标组成。例如，一个具有三个轮廓的图像，其轮廓存储格式为：

contours = [array([[[10,10],[10,20],[20,20],[20,10]]], dtype=int32),
array([[[40,40],[40,50],[50,50],[50,40]]], dtype=int32),
array([[[70,70],[70,80],[80,80],[80,70]]], dtype=int32)]

其中，每个轮廓由一个二维数组表示，数组中的每个元素为一个点坐标，坐标的数据类型为int32。

轮廓层级关系：

在cv2.RETR_TREE模式下，轮廓查找函数会返回轮廓列表和轮廓层级关系列表。轮廓层级关系列表存储了轮廓之间的父子关系，可以用于分析轮廓之间的层级结构。

例如，一个具有以下轮廓层级结构的图像：

轮廓列表和轮廓层级关系列表的存储格式为：

contours = [array([[[0,0],[0,100],[100,100],[100,0]]], dtype=int32),
array([[[10,10],[10,90],[90,90],[90,10]]], dtype=int32),
array([[[20,20],[20,80],[80,80],[80,20]]], dtype=int32),
array([[[30,30],[30,70],[70,70],[70,30]]], dtype=int32),
array([[[40,40],[40,60],[60,60],[60,40]]], dtype=int32),
array([[[50,50],[50,50],[50,50],[50,50]]], dtype=int32)]

hierarchy = [[-1,-1,-1,-1],
[ 0,-1,-1,-1],
[ 1,-1,-1,-1],
[ 2,-1,-1,-1],
[ 3,-1,-1,-1],
[-1, 4,-1,-1]]

其中，hierarchy的每一行对应一个轮廓，包含四个元素。第一个元素表示当前轮廓的下一个轮廓，如果没有则为-1。第二个元素表示当前轮廓的前一个轮廓，如果没有则为-1。第三个元素表示当前轮廓的第一个子轮廓，如果没有则为-1。第四个元素表示当前轮廓的父轮廓，如果没有则为-1。