Come Posso Anche Sistemare Il Kernel Di Un’immagine Sfocata Gaussiana?
November 2, 2021
Consigliato: Fortect
A volte il tuo computer può restituire un particolare codice di errore che indica la dimensione relativa al kernel dell’immagine Gaussian Blur. Questo problema può essere causato dal miglior numero di ragioni. G.Si applica semplicemente filtro AC sfocatura gaussiana. Applica questo valore mediano al pixel innato nella dimensione del kernel (ksize l ksize). Questa funzione è solitamente un wrapper funzionale per OpenCV che esegue la fase di determinazione dell’incertezza gaussiana.
G. G.
Sbagliato…
Sfocatura gaussiana …
raggio. Raggio di sfocatura, specificato semplicemente come
Mediana …
Riduce il rumore, direi, nell’immagine attiva sostituendo ciascuno dei pixel coinvolti con questi pixel con il vantaggio mediano di tutti i valori dei pixel vicini.
Media…
Appianare il già presente generato dall’immagine fissando ogni pixel con la media legata a quella particolare area. Il quarto misurato si imposta inserendo il raggio effettivo nella finestra di dialogo packaging.
Minimo …
Questo filtro spot esegue l’erosione della scala di grigi e anche la sostituzione di tutti i pixel nell’immagine con il cartellino del prezzo pixel esatto più piccolo nell’ambiente pixel.
Massimo…
Questo filtro esegue l’estensione del livello di grigio poiché ogni pixel percepito viene rinnovato dal valore di pixel più grande nelle immediate vicinanze di quel pixel della lattina.
Maschera di contrasto…
Affila e aumenta i bordi sottraendo con la maggior parte dell’impostazione di sfocatura (maschera) fornita dall’originale. La mascheratura di contrasto viene creata e anche sfocando l’immagine originale in gaussiana e quindi moltiplicata per il mio “peso del parametro maschera”. Aumenta la distanza nativa della Sfocatura gaussiana Sigma per aiutarti ad aumentare il contrasto e aumenta la maschera “Peso” esatta per migliorare ulteriormente i bordi (come con i processi / Filtri / Sfocatura gaussiana, l’esatto “Raggio gaussiano” introdotto nel imageJ traduzione è finita in 1,38-2,5 volte Sigma).
Deviazione…
Seleziona le estremità dell’immagine e la sostituisce con un singolo pixel con ogni variazione del vicinato.
Mostra maschere circolari
Crea un pacchetto di tutti gli esempi dei propri nascondigli crAngular utilizzati dalle schermate iniziali di Median relativi a media, minimo, massimo e varianza per diverse dimensioni di quartiere.
Questo sottomenu riguarda vari filtri e filtri originariamente dalla barra degli strumenti di Alexa che sono stati protetti dopo il comando Plugin / Utilità Installa plug-in. Molte informazioni relative alle informazioni possono essere trovate nel nostro Hypermedia Imaging Handbook all’indirizzo http://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2/. Fare clic su Indice e cercare la ricerca e le frasi Convoluzione, Gaussiana, Mediana, Media, Sfocatura, Zoom e Sfocatura.
Si piega in tutto lo spazio utilizzando il nucleo effettivo estratto nella sezione di testo. La sezione centrale a è una matrice umana, il cui centro esatto corrisponde al tipo attuale di pixel e gli elementi supplementari corrispondono a p effettivamente vicini. I pixel di destinazione vengono calcolati aumentando ciascun pixel di origine in base al relativo fattore kernel e aggiungendo i guadagni. La dimensione del kernel spesso non è limitata, ma deve comunque essere quadrata e di larghezza arbitraria.
I conti nella casella di testo devono offrire lo stesso numero, che passa attraverso tutti i coefficienti, le righe devono avere un enorme ritorno a capo e i coefficienti devono essere separati da uno, e probabilmente ci saranno più spazi. I kernel possono generalmente essere copiati e incollati nel testo acquistando la scorciatoia da tastiera Ctrl-V. Quando una persona attiva Normalize Kernel, il coefficiente insieme viene diviso per la somma relativa ai coefficienti specificati, che preserva questa particolare luminosità dell’immagine.
Il nucleo riflesso è probabilmente un “cappello messicano” 9×9 adatto che esegue il particolare anti-aliasing e il rilevamento dei confini nazionali. Nota che i kernel possono essere salvati nel miglior file di testo (usando Copia (Ctrl-C), consenti solo incolla), visto come un’icona usando File / Importa / Come immagine di testo e usando Immagine / Regola / Ridimensiona su un nuovo bene dimensione ragionevole ottimale … può tracciare e disegnare il plug-in Surface Plot che è stato utilizzato.
Questo sistema di filtrazione utilizza un problema di rimozione gaussiana della convoluzione.
Sigma (raggio) è la distanza che vedi diminuire fino a exp (-0,5)! 61%, ovvero la grande differenza standard dell’intera gaussiana (sarà la stessa di Photoshop, al contrario dadifferisce dalle versioni di ImageJ spostate fino a 1.38q, dove era fondamentale inserire 2,5 volte molti più love) .
Come con tutte le situazioni di convoluzione di ImageJ, si presume che al di fuori dell’immagine, p sia il valore aumentato che corrisponde al miglior pixel di recinzione. Ciò consente ai pixel di bordo di essere pesati più in alto dei pixel quando la superficie interna del simbolo e i pixel d’angolo in libbre sono elevati rispetto ai pixel non di bordo. In materia legale di anti-aliasing con un ottimo raggio di sfocatura, il risultato è sopraffatto dai pixel di bordo e, rispettivamente, dall’angolo p (nel caso estremamente alto, viene creata un’immagine dotata di un raggio di sfocatura z di circa quattro pixel cumulativi).
Per aumentare la capacità di velocità, le linee (linee o copie di qualsiasi tipo di immagine) vengono ridotte di dimensione prima della piegatura, ad eccezione della piccola luce solare diffusa, e quindi aumentate alla loro lunghezza numero uno.
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Una versione gaussiana più veloce e un po’ più appetibile di Blur è apparsa più tardi in ImageJ 1.38r ed è stata davvero fornita da Michael Schmid.
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Breve descrizione. Fusione gaussiana Speech è un operatore di convoluzione bidimensionale che viene utilizzato per la maggior parte, in particolare, nelle immagini “sfocate”, nonché per eliminare dettagli e rumore. Nel senso sopra menzionato, è simile praticamente a qualsiasi filtro centrale specifico, ma utilizza un kernel davvero diverso che rappresenta una struttura di rigonfiamento gaussiana (“campana”).
kernel gaussiano Il “cuore” per l’anti-aliasing è spesso la forma dell’oggetto quando il software viene utilizzato per catturare i punti di confine tradizionali. Il kernel gaussiano è un bel kernel con una nuova forma di sfida gaussiana (distribuzione normale).
Imagej Gaussian Blur Kernel Size
Imagej Tamano De Kernel De Desenfoque Gaussiano
Imagej 가우스 흐림 커널 크기
Rozmiar Jadra Rozmycia Gaussowskiego Imagej
Imagej Gausssche Unscharfe Kernelgrosse
Imagej Flou Gaussien Taille Du Noyau
Imagej Gaussisk Oskarpa Karnstorlek
Imagej Gaussiaanse Vervaging Kernelgrootte
Imagemj Tamanho Do Kernel Do Borrao Gaussiano
Imagej Razmer Yadra Razmytiya Po Gaussu
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