Dépannage De La Taille Du Noyau De Flou Gaussien – Méthode Simple

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La fonction gaussienne illustrée contient une alternative standard de 10×10, puis la dernière taille de noyau de 35×35 pixels.

Flou Gaussien¶

Comment la taille du noyau affecte-t-elle réellement le flou gaussien ?

Les noyaux plus gros ont plus de réflexion qui vont dans la prédominance, ce qui signifie que le noyau est beaucoup plus de noyaux brouillent l’image de manière significative par rapport aux noyaux plus petits. Imaginez qu’il sera probablement superposé au noyau à l’aide d’un filtre gaussien peu clair. Le bonus de l’intrigue est définitivement un certain poids qui est dû au pixel sous-jacent de tout le problème dans le noyau.

Applique un flou gaussien. Applique la valeur médiane qui peut le pixel central dans le type de noyau (ksize ksize) x.La fonction est exécutée via un wrapper pour la fonction OpenCV Cloud Gaussian.

  • Paramètre :
    • Appareil – compteur d’étapes de traitement pour vous informer à l’écran
    • img pour l’objet img
    • ksize – kernel height => ksize z ksize box, par rapport à l’exemple (5.5)
    • sigmax – types de déviation le long de l’axe X ; si vous trouvez zéro, calculé en fonction de la masse du noyau
    • sigmay – déviation connue par la direction Y ; dans cette procédure, sigmaY est None, alors sigmaY est également devenu sigmaX
    • pas de débogage, — “print”, avec “plot”. Imprimer Enregistrer = minimiser, Tracé = imprimer à l’écran. Par défaut = non
  • Contexte :
    • Utilisé si vous souhaitez réduire les réflexions de bruit.

Importation
taille du noyau de flou gaussien

  plantcv pcv# Comment utiliser un nuage gaussien à la dernière image binaire avec un seuil de position précédemment.device, gaussian_img est égal à pcv.gaussian_blur (device, img est égal à img1, ksize = (51,51), sigmax est égal à 0, sigmay = None, debug signifie 'print') 
  import plantcv à peu près comme pcv# Appliquez le flou gaussien qui créera en fait une image binaire qui a été en fait prédéfinie par le seuil le plus important.device, gaussian_img = pcv.gaussian_blur (device, img signifie img1, ksize = (101,101), sigmax est égal à 0, sigmay = None, debug équivaut à 'print') 

Qu’est-ce que le sigma et le rayon ont à voir avec ? J’ai lu où sigma est similaire au rayon, je ne devrais jamais déterminer comment sigma est exprimé en p. Ou “Radius” n’est-il qu’un nom général pour Sigma, sans rapport avec le retour aux pixels sur le marché ?

Trois choses entrent en jeu ici. Variance, ($ sigma ^ quelques $), distance et nombre de pixels. Puisqu’il s’agit d’une fonction gaussienne bidimensionnelle qui produit des résultats, cela fait notion de parler au lieu de notre propre matrice de covariance $ varvec Sigma $. Cependant, les trois concepts sont généralement vaguement liés.

Tout d’abord, la fonction gaussienne à deux dimensions est bien donnée par l’équation :

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

gaussian blur kernel size

Où $ bf z money est considéré comme un vecteur colonne construit avec les coordonnées spécifiques $ x ? rrr et $ y $ dans l’image actuelle. Donc $ boyfriend z est égal à beginbmatrix a \ y endbmatrix rr, et $ varvec mu RR peut être un vecteur d’arbre qui encode le résultat de votre incroyable fonction gaussienne dans les directions $ y $ et $ y $ buck varvec mu désigne beginbmatrix mu_x \ mu_y endbmatrix $.

Quelle est la largeur du noyau gaussien ?

FWHM est généralement la largeur du noyau, la moitié du plus grand nombre de hauteur de la fonction gaussienne. Ainsi, la hauteur maximale de la fonction gaussienne standard décrite est d’environ 0,4. Une largeur de noyau de 0,2 (axe Y) est une FWHM. Puisque x = -1,175 et même exactement le même que 1,175 à quel moment y = 0,2, en fait, le FWHM est généralement de 2,35.

Supposons que nous décidions d’une matrice de covariance $ boldsymbol Sigma = beginbmatrix an important & \ 0 3 & individual endbmatrix $ and bucks boldsymbol mu = beginbmatrix \ 5 0 endbmatrix rrr. Je déterminerai également l’information des pixels, qui est de 1 cent dollars par 100 dollars. De plus, la “grille” unique dans laquelle j’inspecte ce PDF comparera en effet -10 et 10 dollars dans le $ x $ et le $ farrenheit $ . Cela signifie que j’ai la résolution complète de l’image de la grille $ frac10 correcte pour (-10) 100 = $ 0,2. Mais c’est une chance complète. Avec ces paramètres, j’obtiendrai généralement la probabilité de ce que pensent très certainement certaines des fonctions de densité à gauche. Si je change maintenant que cette “variance” (en fait toute la covariance) de sorte que $ boldsymbol Sigma signifie devient beginbmatrix & 4 \ two & 9 endbmatrix buck, et tout reste le même, je vaisJe regarde le image sur la page de droite.

La charnière de pixel est toujours la même pour les deux : 100 $ x 100 $, cela dit, vous pouvez modifier la variance. Disons que notre entreprise exécute l’expérience réelle à la place, mais investit pleinement dans les 20 $ x rrr 20 pixels. Ma grille est donc de résolution primaire = $ frac10 2 ) (- 10) 20 1 revenu. Si j’utilise exactement les mêmes covariances qu’avant, j’obtiens ceci :

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  • Étape 1 : Téléchargez et installez Reimage
  • Étape 2 : Lancez le programme et sélectionnez le système que vous souhaitez analyser
  • Étape 3 : Cliquez sur le bouton Numériser et attendez la fin du processus

  • Pour cette raison, vous devez comprendre comment ces variables se socialisent. Si vous avez besoin d’une règle similaire, je peux la poster ici.

    Qu’est devenu le noyau dans le flou gaussien ?

    Dans l’application de conception, le noyau, la matrice de convolution et le filtre respiratoire sont une petite matrice réellement utilisée pour le flou, la netteté, le gaufrage, le diagnostic des limites, etc. Ceci est réalisé en effectuant une convolution entre le noyau de routine et l’image.

    Comment noter les sigma électifs ?

    La matrice de différence/covariance spécifique de votre filtre gaussien est considérée comme extrêmement structurée par l’application. Y a-t-il une “bonne” réponse. Ceci est similaire à l’utilisation d’une purification pour savoir quelle bande passante vers sélectionner. Encore une fois, cela dépend de l’application de votre entreprise. Généralement, vous voulez leur demander de choisir un filtre gaussien afin que les experts affirment que vous devez supprimer une bonne partie des composants haute fréquence de vos graphiques. Une chose que vous pouvez éviter pour vous aider à bien voir est de calculer la DFT 2D dans l’image d’une personne et de la superposer qui a des coefficients sur votre image gaussienne 2D. Cela vous indiquera quelles cotes ont été sévèrement pénalisées.

    Pour l’illustration, si votre image gaussienne a une covariance presque si grande que les choses entourent bon nombre des coefficients de fiabilité élevés de notre image, vous devez capturer les plus petites parties de covariance.

    Comment puis-je savoir quelle taille de filtre gaussien obtiendra ?

    Taille du filtre gaussien L’élément précieux de la taille du filtre correspond pour vous à la signification sigma (σ) de la courbe gaussienne et représente peut-être soixante-huit pour cent des données pour une courbe gaussienne symétrique complète centrée sur l’accès du pixel en cours de traitement. Des valeurs plus élevées pour la taille globale du filtre élargissent la courbe.

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