Comment Puis-je Modifier La Taille Du Noyau D’une Image Flou Gaussien ?
November 2, 2021
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Parfois, votre appareil peut renvoyer un code d’erreur indiquant la taille du noyau d’image du flou gaussien. Ce problème peut éventuellement être causé par un certain nombre de composants. g.Applique un filtre CA de flou gaussien. Applique la valeur médiane dans laquelle au pixel interne en hauteur du noyau (ksize c ksize). Cette fonction serait généralement un wrapper pour OpenCV, elle effectue la tâche de déterminer actuellement l’incertitude gaussienne.
g. g.
Faux…
Flou gaussien …
Rayon. Rayon de flou, visible en tant que
Médiane …
Réduit intelligent dans l’image active et remplace également chacun de ces pixels qui ont la valeur médiane de toutes les valeurs de pixels avoisinantes.
Moyenne …
Lisser et le courant généré par la majeure partie de l’image en remplaçant chaque pixel par la moyenne de cette partie particulière. La taille du quart est définie au moment de la saisie du rayon réel dans la boîte de dialogue d’une personne .
Minimum…
Ce filtre de pool travaille l’érosion des niveaux de gris en remplaçant tous les p de l’image par la plus petite valeur de pixel unique dans l’environnement de pixel.
Maximum…
Ce filtre effectue une expansion des niveaux de gris lorsque chaque pixel vu est remplacé par la valeur de pixel importante dans le voisinage immédiat de ce pixel.
Masque flou…
Accentuez et augmentez les bords écrits en soustrayant avec le réglage de l’anneau de flou (masque) fourni par l’original. La dissimulation floue est créée en floutant l’image innovante en gaussienne, puis augmentée du “poids du paramètre de masque”. Augmentez le rayon natif du Sigma Flou Gaussien pour augmenter la différence, et augmentez le masque “Poids” si vous souhaitez encore accentuer les contours (comme avec les processus / Filtres / Flou gaussien, le “Rayon gaussien” introduit à partir de l’imageJ version a fini 1,38-2,5 fois Sigma).
Déviation …
Sélectionne les bords de l’instantané et le remplace par un pixel avec une variation du voisinage principal.
Afficher les masques circulaires
Crée un ensemble d’exemples de ses propres masques crAngular utilisés par les écrans d’accueil médians pour la moyenne, le minimum, l’incompatibilité et la variance pour différentes tailles de région.
Ce sous-menu contient divers écrans et filtres de l’outil Alexa alexa qui ont été installés après le terme de commande Plugins / Utilitaires / Installer le plugin. De nombreuses informations peuvent être trouvées dans le Hypermedia Imaging Handbook à l’adresse http://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2/. Cliquez sur Index et recherchez les mots-clés et les phrases Convolution, Gaussian, Median, Average, Blur, Zoom et Flou.
Se replie dans l’espace en utilisant ces noyaux réels entrés dans la section de messagerie texte. Le noyau a est une grande matrice humaine, dont le centre correspond à son tour au type le plus typiquement associé au pixel, et les autres éléments correspondent – en fait des pixels voisins. Les pixels cibles sont calculés en multipliant chaque pixel du réservoir par son facteur de noyau correspondant et en additionnant les résultats. La taille du noyau n’est pas limitée, mais malheureusement, elle doit être carrée et de largeur arbitraire.
Les lignes dans la zone de contenu écrit doivent avoir la même variété de, qui provient de tous les coefficients, les mots doivent avoir un retour chariot, et ainsi que les coefficients doivent être séparés par des éléments spécifiques, et il peut y avoir plus d’espace. Les noyaux peuvent être copiés et copiés et collés dans du texte à l’aide du raccourci informatique Ctrl-V. Lorsque vous activez Normaliser le noyau, chaque coefficient est séparé de la somme des coefficients donnés, ce qui préserve la luminosité d’une image.
Le noyau montré sur le marché est probablement un “chapeau mexicain” 9×9 en ce qui concerne à la fois l’anti-aliasing et la détection des frontières nationales. Notez que les noyaux peuvent essayer d’être enregistrés manuellement dans un fichier texte (en utilisant Copier (Ctrl-C), sans parler de coller), vus comme une image en utilisant File Import / En tant que réputation de texte, et en utilisant Image / Ajuster et Taille à un niveau optimal raisonnable sur toute la taille … peut également évoluer pour la raison qui dessine le plugin Surface Plot qui a été utilisé.
Ce système de filtrage utilise tous les problèmes de lissage gaussien de convolution.
Sigma (rayon) pourrait être le rayon que vous voyez disparaître pour exp (-0,5) ! 61%, c’est vraiment l’écart type de la pleine gaussienne (c’est à peu près le même que dans Photoshop, mais de diffère des variétés d’ImageJ jusqu’à 1,38q, précisément là où il fallait entrer 2,5 fois plus d’amour).
Comme pour tout problème de convolution ImageJ, il est envisagé qu’en dehors de l’image, p est la valeur qui correspond au meilleur pixel de bord. Cela permet aux pixels de bord d’être pondérés beaucoup plus haut que les pixels sur la finition intérieure de l’image, et le coin p en livres plus élevé que p sans bord. Dans le cas de l’anticrénelage en travaillant avec un très grand rayon de flou, tout le résultat est dominé par le bord p et, en particulier, l’angle r (dans le cas extrême, un personnage est créé avec une distance de flou z de quatre pixels cumulés).
Pour faire avancer la vitesse, les lignes (les lignes et il pourrait s’agir de copies d’une image) sont coupées en taille avant de se plier, sauf à cause de petits rayons dispersés, puis grossissant jusqu’à leur longueur principale.
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Une adaptation gaussienne plus rapide et plus agréable de Blur est apparue plus tard dans ImageJ 1.38r et a été contribuée par Michael Schmid.
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Noyau gaussien Le “noyau” au nom de l’anti-aliasing est la forme que vous voyez, l’objet lorsqu’il est utilisé pour capturer les points adjacents traditionnels. Le noyau gaussien est un noyau avec une nouvelle forme de courbe gaussienne fonctionnelle (distribution normale).
Imagej Gaussian Blur Kernel Size
Imagej Tamano De Kernel De Desenfoque Gaussiano
Imagej Dimensione Del Kernel Sfocatura Gaussiana
Imagej 가우스 흐림 커널 크기
Rozmiar Jadra Rozmycia Gaussowskiego Imagej
Imagej Gausssche Unscharfe Kernelgrosse
Imagej Gaussisk Oskarpa Karnstorlek
Imagej Gaussiaanse Vervaging Kernelgrootte
Imagemj Tamanho Do Kernel Do Borrao Gaussiano
Imagej Razmer Yadra Razmytiya Po Gaussu
