Алгоритм поиска смещения объекта на изображении

Статью бы немного переверстать.

Начните алгоритм с постройки пирамиды. Это избавит вас от поиска «правильного» блока 25x25, и сильно уменьшит количество итераций (идем от грубого слоя к подробному, постепенно уточная сдвиг и сужая диапазон поиска).

А вообще, это знатное велосипедостроение, причем велик у вас выходит так себе. Вы бы начали с чтения теории, всё ведь уже давно придумано. Хотя бы с википедии, простихосподи…

Повторю свой тезис с прошлого поста: не серьёзно.

Как и предыдущий коментатор я бы посоветовал вам почитать теорию. Парочка начальных курсов по Сигнал Процессингу вполне помогут отцу (русской демократии) русского сигнал-процессинга. Можно даже начать с одномерных сигналов, не стоит прямо таки на двухмерные картинки набрасываться.

Потом когда дойдете до сепарабельных фильтров, то можете попробовать упростить свой код дабы избавиться от четырёх вложенных циклов. Потом опять-же размер окна, как отметил barkalov — откуда вы его знаете? Coarse-to-fine подход с пирамидой изображений это один из подходов, хотя и не последней свежести.

В итоге, скорей всего вы придете к измерению Optical Flow, ибо как иначе смоделировать смещение произвольного объекта. У вас же не прямоугольники по кадру перемещаются в конце то концов. И тут то вы и попадетё в самую гущу событий. Нужно прочесть хотя бы 20-30 ключевых статей по Optical Flow, чтобы суметь сформулировать как и зачем оно делается.

Жду ваших новых статей на хабре! ))

Как и другие комментаторы рекомендую изучать теорию. Однако эти занятия потребуют значительных усилий и несколько подорвут уверенность в собственных силах :-(. Так что будьте готовы.

В общем пишите велосипеды, изучайте теорию и, выражаясь словами моей подруги — не останавливайся!

p.s. рекомендую programmingcomputervision.com (качайте внизу страницы final draft).