Resolución De Problemas De Tamaño De Kernel De Desenfoque Gaussiano: Método Fácil

¿Tu PC funciona lento y lento? ¿Está plagado de misteriosos mensajes de error y bloqueos? Si es así, entonces necesita Reimage, el software definitivo para corregir errores de Windows y restaurar un rendimiento óptimo.

La función gaussiana dada contiene una desviación estándar de 10 x 10 y luego un tamaño de kernel junto con 35×35 píxeles.

Desenfoque gaussiano¶

¿Cómo ve que el tamaño del kernel afecta el desenfoque gaussiano?

Los granos de palomitas de maíz más grandes tienen más valores que van dentro del predominio, lo que significa que estos granos son granos mucho más grandes que nublan la imagen significativamente que los granos de palomitas de maíz más pequeños. Imagínese que se superpone al kernel en particular mediante una purificación gaussiana difusa. La bonificación de la trama es un peso claro que se le da al píxel subyacente del problema de una persona que usa el kernel.

Aplica un desenfoque gaussiano. Aplica el valor mediano al píxel del hospital en tamaño de núcleo (ksize ksize) x.La función se ejecuta a través del nuevo contenedor para la función OpenCV Cloud Gaussian.

  • Parámetro:
    • Dispositivo: contador de pasos de soluciones de tratamiento para mostrar en la televisión
    • img – concepto de img
    • ksize – kernel size => ksize unces ksize box, para representación (5.5)
    • sigmax: desviación tradicional junto al eje X; si es cero, se establece en función del tamaño del kernel
    • sigmay es desviación conocida en la dirección Y; en este caso, sigmaY se ha convertido en Ninguno, luego sigmaY se convierte en sigmaX
    • prácticamente sin depuración, – “imprimir”, con la ayuda de “parcela”. Imprimir Guardar = guardar, Trazar equivale a imprimir en pantalla. Predeterminado = poco
  • Contexto:
    • Se utiliza para reducir los reflejos del sonido.

Importando
tamaño de núcleo foráneo gaussiano

  plantcv pcv# Cómo aplicar una nube gaussiana a una imagen binaria junto con un umbral previamente establecido.dispositivo, gaussian_img es un pcv.gaussian_blur (dispositivo, img = img1, ksize es igual a (51,51), sigmax = 0, sigmay implica Ninguno, depuración = 'imprimir') 
  importar plantcv de manera similar a pcv# Aplique Gaussian Blur para crear realmente una imagen binaria predefinida por el umbral.dispositivo, gaussian_img implica pcv.gaussian_blur (dispositivo, img = img1, ksize implica (101,101), sigmax = 0, sigmay equivale a Ninguno, depuración = 'imprimir') 

¿Cómo se relacionan realmente sigma y radio? Evalúo donde sigma es igual a distancia, nunca debo ver la forma en que sigma se expresa en píxeles. ¿O es “Radius” simplemente un nombre absoluto de Sigma, no relacionado con los píxeles en el mercado?

Aquí entraron en juego tres cosas. Varianza, ($ sigma ^ 2 $), distancia y luego número de píxeles. Dado que esto se considera una función gaussiana bidimensional que desarrolla resultados, tiene sentido hablar en lugar de la matriz de covarianza. rrrvarvecSigma$. Sin embargo, los tres conceptos están débilmente unidos.

En primer lugar, toda función gaussiana bidimensional está indudablemente dada creada por la ecuación:

$$g (boy z) significa frac1sqrt elizabeth^-frac12 (boy z-varvecmu)^TvarvecSigma^-1(bf z-varvecmu)$$

tamaño de kernel de desenfoque gaussiano

Donde dólares bf z $ se cree un vector de columna que contiene las coordenadas seleccionadas $ x $ y dinero y $ en su pensamiento actual. Entonces $bf z es simplemente igual a beginbmatrix por yendbmatrix $, y varvecmu$ tiene la capacidad de ser un vector columna donde codifica el resultado de su propósito gaussiano en $x$ y además $ y $ $ direcciones varvec mu implica beginbmatrix mu_x mu_y endbmatrix $.

¿Cuál ha sido el ancho del kernel gaussiano?

FWHM es probablemente el ancho de la mayor parte del núcleo, la mitad de la altura máxima de la función gaussiana. Por lo tanto, la altura máxima posible de la función gaussiana estándar anterior es ~ 0,4. 0.2 ancho más importante (eje Y) es nuestro FWHM. Como x = -1.175 y exactamente lo ves, lo mismo que 1.175 cuando y significa 0.2, de hecho los FWHM son 2.35.

Supongamos que definimos una matriz de covarianza enorme $ boldsymbol Sigma = beginbmatrix a & 8 3 & 1 endbmatrix fund y $ boldsymbol mu = beginbmatrix quinto 0 endbmatrix $. Definitivamente también determinaré la cantidad de p, que es $ 100 por rrr 100. Además, la "cuadrícula" específica en la que estoy evaluando este PDF estará entre -10 y luego 10 dólares en $ por $ y $ y $. Esto significa que tengo la resolución de cuadrícula rrr frac10 correcta para tener (-10) 100 = $ 0.2. Pero ellos es una completa coincidencia. Con estos parámetros amables, probablemente obtendré la probabilidad de lo que pensará el objetivo de densidad de la izquierda. Si ahora cambio la "varianza" (en realidad, cada covarianza) de modo que usd boldsymbol Sigma = debería obtener beginbmatrix & 0 few & 9 endbmatrix $, y casi todo permanece igual, lo haré. Estoy siendo en la imagen de la excelente página.

El número de píxeles es siempre el mismo para ambos: $ uno x $ 100, pero cambiará la variación. Digamos que cada una de las empresas realiza el mismo experimento como sustituto, pero hace un uso completo de nuestros propios $ 20 x $ 20 p. Entonces mi cuadrícula tiene una respuesta primaria = $ frac10 como (- 10) 20 1 $. Si uso las mismas covarianzas que antes, obtengo esto:

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  • Paso 1: Descargue e instale Reimage
  • Paso 2: Inicie el programa y seleccione el sistema que desea escanear
  • Paso 3: Haga clic en el botón Escanear y espere a que finalice el proceso

  • Por este motivo, es necesario averiguar cómo interactúan estas variables. Si las familias necesitan un código similar, a menudo lo publicaré aquí.

    ¿Qué es el desenfoque gaussiano del kernel?

    En el procesamiento de diseño, mi núcleo, matriz de convolución y máscara es una gran matriz pequeña que se utiliza para lograr desenfoque, nitidez, relieve, diagnóstico de bordes, por lo tanto, encendido. Esto se logra participando en la convolución entre el núcleo común y cómo la imagen.

    ¿Cómo escribir sigma sugerido?

    La matriz específica de varianza versus covarianza de su filtro gaussiano también se considera extremadamente dependiente de la aplicación. Generalmente hay una respuesta "correcta". Esto es complementario al uso de un filtro para comprar qué ancho de banda seleccionar. Una vez más, esto depende de su aplicación. Por lo general, desea permitirles determinar un filtro gaussiano para que todos los expertos afirmen que está eliminando una buena cantidad de componentes de alta estabilidad de su imagen. Una característica que puede utilizar para obtener una buena apariencia es calcular esa DFT 2D en su imagen y, además, superponerla con coeficientes en su propia imagen gaussiana 2D. Esto te detectará qué cuotas han sido muy penalizadas.

    Por ejemplo, si su buena imagen gaussiana tiene una gran covarianza prácticamente tan confiable que rodea una buena cantidad de los coeficientes de alta frecuencia que aparecen en nuestra imagen, necesita recopilar los elementos de covarianza más pequeños.

    ¿Cómo puedo saber qué filtro de Gauss de tamaño obtendrá?

    Tamaño de pantalla gaussiana El contenido valioso del cual el tamaño del filtro corresponde a un significado sigma (σ) particular de la competencia gaussiana y es quizás el 68 por ciento usando los datos para una curva gaussiana simétrica centrada frente a un nuevo píxel que se está procesando. Las ofertas más altas para el tamaño general del filtro amplían toda la curva.

    No puede equivocarse con esta herramienta de reparación de Windows. Si tiene problemas, simplemente haga clic en él y sus problemas se resolverán.

    Gaussian Blur Kernel Size
    Rozmiar Jądra Rozmycia Gaussa
    Размер ядра размытия по Гауссу
    Gaußsche Unschärfe Kernelgröße
    Gaussisk Oskärpa Kärnstorlek