Fehlerbehebung Bei Der Kernelgröße Des Gaußschen Weichzeichners – Einfache Methode

Ihr PC läuft langsam und träge? Wird es von mysteriösen Fehlermeldungen und Abstürzen geplagt? Wenn ja, dann brauchen Sie Reimage – die ultimative Software zum Beheben von Windows-Fehlern und Wiederherstellen der optimalen Leistung.

Die gezeigte Gaußsche Funktion enthält eine Standarddifferenz von 10 x 10 und dann eine funktionale Kerngröße von 35 x 35 Pixel.

Gaußscher Weichzeichner¶

Wie wirkt sich die Kernelgröße auf die Gaußsche Unschärfe aus?

Größere Kernel haben mehr Aspekte, die in den Vordergrund treten, was bedeutet, dass oft der Kernel viel mehr Kernel das Bild deutlich verwischt als nur kleinere Kernel. Stellen Sie sich vor, es wird einfach mit einem wolligen Gaußschen Filter auf den Kernel gelegt. Der Plot-Bonus war ein gewisses Gewicht, das die zugrunde liegenden Pixel des Öfteren zum Problem im Kernel machen.

Wendet eine Gaußsche Unschärfe an. Wendet den Medianwert an, um Sie bei Kernel-Messungen auf das mittlere Pixel zu unterstützen (ksize ksize) x.Die Funktion wird durch einen Wrapper für die Gaußsche Funktion von OpenCV Cloud ausgeführt.

  • Parameter:
    • Gerät – Behandlungsschrittzähler zur Anzeige auf dem Bildschirm
    • img > img-Objekt
    • ksize – Kernel-Aspekt => ksize z ksize-Box, bezogen auf Beispiel (5.5)
    • Sigmax – Standardabweichung entlang der X-Achse; ob Null, basierend auf der Kernelgröße berechnet
    • sigmay – bekannte Abweichung für die Y-Richtung; in diesem Fall ist sigmaY None, dann wird sigmaY zu sigmaX
    • kein debug, “print”, mit “plot”. Drucken Speichern = wiederbeleben, Plot = auf dem Bildschirm drucken. Standard = nein
  • Kontext:
    • Wird verwendet, um Rauschreflexionen zu reduzieren.

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Gaussian blur kernel size

  plantcv pcv# Wie man jedem Binärbild mit einem vorher bestimmten Schwellwert eine Gaußsche Wolke zuordnet.device, gaussian_img equals pcv.gaussian_blur (device, img impliziert img1, ksize = (51,51), sigmax gleich 0, sigmay = None, debug ist gleich 'print') 
  import plantcv kannst du genauso wie pcv# Wenden Sie Gaussian Blur an, um tatsächlich ein Binärbild zu erstellen, das tatsächlich durch den Schwellenwert vordefiniert werden könnte.device, gaussian_img = pcv.gaussian_blur (device, img is equal to img1, ksize = (101,101), sigmax entspricht 0, sigmay = None, debug entspricht 'print') 

Wie passen Sigma und Radius zusammen? Ich habe gelesen, wo Sigma mit Radius übereinstimmt, ich sollte niemals bestimmen, wie Sigma in p ausgedrückt wird. Oder ist „Radius“ nur ein umfassender Name für Sigma, der nichts mit Pixeln auf dem Markt zu tun hat?

Hier spielen drei Dinge eine Rolle. Varianz, ($ Sigma ^ paar $), Entfernung und Anzahl der Pixel. Da dies eine zweidimensionale Gaußsche Feier ist, die Ergebnisse liefert, ist es vernünftig, anstelle der Kovarianzmatrix $ varvec Sigma $ zu sprechen. Die drei Konzepte werden jedoch mit Sicherheit lose miteinander verbunden sein.

Die erste von mehreren, die zweidimensionale Gaußsche Funktion ist wenig überraschend durch die Gleichung:

gegeben

$$g ( bf z) bedeutet frac1 sqrt e ^ – frac12 ( bf z- varvec mu) ^ T varvec Sigma ^ -1 ( freund z- varvec mu)$$

gaussian blur kernel size

Wobei $ bf z rrr als Spaltenvektor betrachtet wird, der die spezifischen Koordinaten $ x und $ y $ in Ihrem eigenen persönlichen aktuellen Bild erzeugt. $ boy z ist also gleich beginbmatrix mal y endbmatrix money, und $ varvec mu rr kann ein Stromvektor sein, der das Ergebnis Ihrer persönlichen Gaußschen Funktion in den Richtungen $ y $ und $ y $ cash kodiert varvec mu bedeutet normalerweise beginbmatrix mu_x mu_y endbmatrix $.

Was ist die Breite des Gaußschen Kerns?

FWHM ist die Breite des größten Teils des Kernels, die Hälfte der optimalen Höhe der Gaußschen Funktion. Somit beträgt die maximale Höhe der größeren Standard-Gauß-Funktion ~ 0,4. 0,2 Kernbreite (Y-Achse) ist all diese FWHM. Da x = -1,175 sowie genau gleich 1,175 jedes Mal, wenn y = 0,2 ist, beträgt die FWHM tatsächlich zweifelsfrei 2,35.

Angenommen, wir verstehen eine Kovarianzmatrix $ boldsymbol Sigma = beginbmatrix a sinnvoll & 0 3 & single endbmatrix $ und usd boldsymbol mu = Anfangsmatrix 5 0 Endmatrix RR. Ich werde auch die Anzahl der Pixel bestimmen, die etwa 100 $ pro 100 $ beträgt. Außerdem wird die Art des “Rasters”, in dem ich dieses PDF bewerte, in der Tat in -10 und 10 $ gleichzeitig in $ x $ liegen $farrenheit $. Dies bedeutet, dass ich eine spezifische korrekte $ frac10-Rasterdateigröße für (-10) 100 = 0,2 $ habe. Aber das ist eine absolute Chance. Mit diesen Parametern bekomme ich die Wahrscheinlichkeit dafür, was diese Dichtefunktion auf der linken Seite sicherlich denken sollte. Wenn ich jetzt unsere eigene “Varianz” (eigentlich alles Kovarianz) so ändere, dass die Experten behaupten, dass $ boldsymbol Sigma gleich ist, wird zu beginbmatrix & 2 two & 9 endbmatrix money, und alles bleibt gleich, werde ich Blick auf das Bild auf der rechten Seite.

Pixel berechnen ist immer gleich für das jeweilige: 100 $ x 100 $, nur du kannst die Abweichung ändern. Nehmen wir an, unser Unternehmen führt stattdessen das genaue Experiment durch, gibt aber die $ 20 x rrr 20 Pixel voll aus. Mein Raster kommt also mit primärer Auflösung = $ frac10 1 ) (- 10) 20 1 usd. Wenn ich wie zuvor die vergleichbaren Kovarianzen verwende, erhalte ich Folgendes:

Empfohlen:

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  • Schritt 1: Reimage herunterladen und installieren
  • Schritt 2: Starten Sie das Programm und wählen Sie das System aus, das Sie scannen möchten
  • Schritt 3: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Scannen“ und warten Sie, bis der Vorgang abgeschlossen ist

  • Aus diesem Grund versuchen Sie zu verstehen, wie diese Variablen zusammenpassen. Wenn Sie ein ähnliches Signal benötigen, kann ich es hier posten.

    Was kann Kern in Gaußscher Unschärfe sein?

    Bei der Design-Eleganz handelt es sich bei Kernel, Faltungsmatrix und Masken um eine kleine Matrix, die zum Weichzeichnen, Schärfen, Prägen, Aussehensdiagnostik usw. verwendet wurde. Dies wird erreicht, da eine Faltung zwischen dem gewöhnlichen Kernel und dem Bild durchgeführt wird.

    Wie sende ich Wahl-Sigma?

    Die spezifische Version / Kovarianzmatrix Ihres Gaußschen Filters gilt als äußerst anwendungssituiert. Gibt es eine “richtige” Antwort. Dies ähnelt der Verwendung einer Filterung, um herauszufinden, welche Bandbreite ausgewählt werden soll. Auch dies hängt von Ihrer gesamten Anwendung ab. Normalerweise möchten Sie sie dazu bringen, einen Gaußschen Filter zu wählen, wenn die Experten behaupten, dass der Kunde eine ganze Menge Hochfrequenzkomponenten aus Ihren Bildern entfernt. Eine Sache, auf die Sie verzichten können, um einen guten Eindruck zu bekommen, ist die 2D-DFT in einem Bild zu berechnen und sie in Koeffizienten auf Ihr 2D-Gauß-Bild zu legen. Dies wird Ihnen sagen, welche Quoten jetzt stark bestraft wurden.

    Wenn Ihr Gaußsches Bild eine nahezu so große Kovarianz aufweist, die viele der hohen Tonhöhenkoeffizienten in unserem Bild umgibt, müssen Sie die kleineren Kovarianzmerkmale erfassen.

    Woher weiß ich, welche Größe ein Gaußscher Filter haben kann?

    Gaußsche Filtergröße Der wertvolle Inhalt der Filtergröße entspricht dem Sigma (σ)-Wert der jeweiligen Gaußschen Kurve und beträgt vielleicht 68 Prozent der Daten für die neue symmetrische Gaußsche Kurve, zentriert auf der Linie des verarbeiteten Pixels. Höhere Werte für die Gesamtfilterbaugröße verbreitern die Kurve.

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    Gaussian Blur Kernel Size
    Rozmiar Jądra Rozmycia Gaussa
    Размер ядра размытия по Гауссу
    Tamaño Del Kernel De Desenfoque Gaussiano
    Gaussisk Oskärpa Kärnstorlek