Como Posso Corrigir Todo O Tamanho Do Kernel De Uma Imagem Foriegn Gaussiana?
November 2, 2021
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Às vezes, seu computador pode muito bem retornar um código de erro indicando o tamanho do kernel de visualização Gaussian Blur. Esse problema pode ser causado por vários motivos. g.Aplica uma classificação CA de desfoque gaussiano. Aplica o valor mediano ao nosso próprio pixel interno nas dimensões do kernel de (ksize c ksize). Esta função é provavelmente um invólucro para OpenCV que é lançado como a tarefa de determinar a incerteza gaussiana.
g. g.
Errado …
Desfoque Gaussiano …
Raio. Raio de desfoque, especificado embora apenas
Mediana …
Reduz a ressonância na imagem ativa pela manutenção mais cara de cada um desses pixels com todos os valores medianos de todos os valores próximos aos pixels.
Média …
Suavize a corrente gerada pela representação substituindo cada pixel pela maior parte da média dessa área específica. O tamanho do quarto é definido deslizando o raio real na caixa de diálogo.
Mínimo …
Este filtro de pool executa a erosão de documentos não coloridos, substituindo todos os pixels que aparecem na imagem com o menor valor de pixel exato no ambiente de pixel.
Máximo …
Esse filtro realiza uma expansão em nível de cinza à medida que cada pixel aparente é substituído pelo valor do pixel principal na vizinhança imediata criado por aquele pixel.
Máscara de nitidez …
Torne mais nítido e, também, aumente as bordas subtraindo com a configuração de desfoque (máscara) fornecida pelo original. O mascaramento desfocado provavelmente será criado borrando o ícone original em gaussiano e então multiplicado por causa do “peso do parâmetro da máscara”. Aumente este raio nativo específico do Sigma Gaussian Blur para aumentar o contraste, aumente a máscara “Peso” para melhorar futuramente as bordas (como com todas as liquidações de dívidas / Filtros / Gaussian Blur, o “Gaussian Radius” introduzido nesta versão da imagemJ terminou acima de 1,38-2,5 vezes Sigma).
Desvio …
Seleciona uma borda da imagem para substituí-la por um pixel solteiro com uma variação de toda a vizinhança.
Mostrar máscaras circulares
Cria por pacote de exemplos de suas máscaras crAngulares de aquisição usadas pelas telas iniciais do Median para média, mínimo, máximo e também variância para diferentes tamanhos de vizinhança.
Este submenu contém vários filtros e, portanto, filtros da barra de ferramentas do Alexa que muitos foram instalados após o comando Plugins e Utilitários / Instalar plugin. Muitas informações podem ser encontradas no Hypermedia Imaging Handbook em http://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2/. Clique em Índice e pesquise para obter as palavras-chave e frases Convolução, Gaussiana, Mediana, Média, Desfoque, Zoom e Desfoque.
Dobre-se no espaço usando o núcleo físico real inserido no corredor da igreja de texto. O núcleo a é uma matriz de pessoas, cujo centro se compara ao tipo de pixel, além disso, os outros elementos correspondem a pixels vizinhos da realidade. Os pixels de destino são planejados multiplicando cada pixel de origem por seu fator de kernel correspondente e apresentando os resultados. O tamanho desses grãos não é limitado, mas o dispositivo deve ser quadrado e de largura irrelevante.
As linhas no chassi de texto devem ter o mesmo número, que chegará de todos os coeficientes, as linhas precisam ter um retorno de carro, portanto, os coeficientes devem ser separados por um, embora possa haver mais espaços. Os kernels podem ser copiados e colados para se tornarem texto usando as etapas de teclado Ctrl-V. Quando você ativa Normalizar Kernel, cada coeficiente é dividido por esta soma dos coeficientes especificados, que podem preservar o brilho de nossa imagem.
O núcleo mostrado provavelmente se transformará em um “chapéu mexicano” 9×9 que executa tanto anti-aliasing quanto detectores de fronteira nacional. Observe que os kernels podem ser retidos em um arquivo de texto (usando Copiar (Ctrl-C), quanto mais colar), visualizados em uma imagem usando Arquivo / Importar / Como uma imagem de texto, e também usando Imagem / Ajustar / Tamanho para um ótimo período razoável … pode dimensionar e desenhar no plugin Surface Plot que por acaso foi usado.
Este sistema de filtragem usa um importante problema de suavização Gaussiana de convolução.
Sigma (raio) é apenas o raio que você vê diminuindo, que pode exp (-0,5)! 61%, ou seja, você vê, o desvio padrão de todo o Gaussiano (é o mesmo que voltar ao Photoshop, mas difere das versões para ImageJ até 1.38q, onde tenha em mente que isso foi necessário para inserir 2,5 momentos a mais de amor) .
Tal como acontece com todos os problemas de convolução ImageJ, assume-se a ideia fora da imagem, p é considerado como o valor que corresponde ao melhor pixel de borda particular. Isso permite que os pixels do revestimento sejam mais pesados do que simplesmente pixels na superfície interna da imagem e pixels de canto em libras mais altos do que pixels sem borda. No caso de anti-aliasing com um raio de desfoque muito grande confiável, o resultado da parada é dominado por pixels de borda e simplesmente, em particular, o ângulo nabricado (no caso extremo, uma imagem é normalmente criada com um raio de desfoque unces de quatro pixels cumulativos).
Para aumentar a velocidade, as linhas (linhas ou downloads de uma imagem) são reduzidas em seu tamanho antes de dobrar, exceto para raios dispersos em linhas de fluxo, e então aumentadas em ordem ao seu comprimento principal.
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Uma versão gaussiana muito mais rápida e palatável incluindo Blur apareceu mais tarde em ImageJ 1.38r e foi contribuída por Michael Schmid.
Baixe este software e conserte seu PC em minutos.Kernel gaussiano O “núcleo” necessário para o anti-aliasing é a forma do artigo quando ele é usado para examinar os pontos adjacentes tradicionais. O kernel gaussiano é um kernel com uma forma de curva gaussiana mais recente (distribuição normal).
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 Flou Gaussien Taille Du Noyau
Imagej Gaussisk Oskarpa Karnstorlek
Imagej Gaussiaanse Vervaging Kernelgrootte
Imagej Razmer Yadra Razmytiya Po Gaussu
