Felsökning Av Gaussisk Oskärpa Kärnstorlek – Enkel Metod

Går din dator långsamt och trögt? Är det plågat av mystiska felmeddelanden och krascher? Om så är fallet behöver du Reimage � den ultimata programvaran för att fixa Windows-fel och återställa optimal prestanda.

Gaussfunktionen som visas innehåller en standardavvikelse på 10 x 10 och sedan en kärnstorlek som hänför sig till 35×35 pixlar.

Gaussisk oskärpa¶

Hur påverkar den specifika kärnstorleken Gaussisk oskärpa?

Större majskärnor har fler värden som går rätt övervägande, vilket betyder att den exakta kärnan är mycket större kärnor grumlar bilden betydligt än mindre majskärnor. Föreställ dig att den läggs ovanpå all kärna med en suddig gaussisk renare. Plotbonusen är en given vikt som ges till den specifika underliggande pixeln i problemet för kärnan.

Tillämpar en Gaussisk oskärpa. Tillämpar medianvärdet på kontorspixeln i kärnstorlek (ksize ksize) x.Funktionen exekveras genom varje omslag för OpenCV Cloud Gaussian-funktionen.

  • Parameter:
    • Enhet – räkneverk för uppmärksamhetssteg som ska visas på utställningsskärmen
    • img – img objektiv
    • ksize – kärnstorlek => ksize z . ksize box, till exempel (5.5)
    • sigmax – traditionell avvikelse i steg X-axeln; om noll, bestäms baserat på kärnans storlek
    • sigmay (mellanslag känd avvikelse i Y-riktningen; i det här fallet kan sigmaY vara Ingen, då blir sigmaY sigmaX
    • felsök helt, – “skriv ut”, genom att arbeta med “plot”. Skriv ut Spara = spara, plot är lika med utskrift till skärm. Standard = aldrig en
  • Sammanhang:
    • Används för att minska reflektioner.

Importerar
gaussiska moln kärnstorlek

  plantcv pcv# Hur man applicerar ett Gaussiskt moln på en binär bild tillräckligt skäl för en tidigare inställd tröskel.enhet, gaussian_img motsvarar pcv.gaussian_blur (enhet, img = img1, ksize motsvarar (51,51), sigmax = 0, sigmay är lika med Ingen, debug = 'print') 
  importera plantcv precis som pcv# Använd Gaussisk oskärpa för att faktiskt bilda en binär bild som kanske var fördefinierad av tröskeln.enhet, gaussian_img är lika med pcv.gaussian_blur (enhet, img = img1, ksize är lika med (101 101), sigmax = 0, sigmay är lika med Ingen, debug = 'print') 

Hur kan sigma och radie relateras? Jag bläddrar där sigma är lika med avstånd, jag borde aldrig se specifikt sigma uttrycks i pixlar. Eller är “Radius” egentligen bara ett absolut namn för att ta emot Sigma, inte relaterat till pixlar på marknaden?

Tre saker spelar in här. Varians, ($ sigma ^ 2 $), avstånd utöver antal pixlar. Eftersom detta bokstavligen är en tvådimensionell Gauss-funktion som avger resultat, är det vettigt att chatta istället för kovariansmatrisen dollar varvec Sigma $. De tre begreppen är dock löst åtföljande.

Först av allt, någon tvådimensionell Gaussisk funktion ges utan tvekan från ekvationen:

$$g ( pojkvän z) betyder frac1 sqrt orite ^ – frac12 ( pojkvän z- varvec mu) ^ T varvec Sigma ^ -1 ( bf z- varvec mu)$$

gaussian blur kernel size

Där bucks bf z $ anses vara en kolumnvektor som innehåller vissa specifika koordinater $ x $ och medel y $ i din nuvarande vy av tv:n. Så $ bf z var lika med beginbmatrix a y endbmatrix $, och usd varvec mu $ skulle vara en kolumnvektor genom vilken kodar resultatet av ditt Gauss-attribut i $ x $ och dessutom $ y $ $ bruksanvisningar varvec mu innebär beginbmatrix mu_x mu_y endbmatrix $.

Vad ska bredden på Gaussisk kärna vara?

FWHM måste vara bredden på det mesta av någon kärna, halva den maximala höjden kopplad till Gauss-funktionen. Således är den största höjden av ovanstående standard Gauss-funktion ~ 0,4. 0,2 central bredd (Y-axel) är vår FWHM. Eftersom x = -1,175 och exakt vanligtvis samma som 1,175 när y är lika med 0,2, är faktiskt FWHM ofta 2,35.

Anta att vi definierar en fin kovariansmatris $ boldsymbol Sigma = beginbmatrix a & 3 & 1 endbmatrix RR och $ boldsymbol mu = beginbmatrix olika 0 endbmatrix $. Jag bestämmer säkert också antalet p, vilket är $ 100 per rr 100. Dessutom kommer det specifika “rutnätet” som finns i vilket jag utvärderar denna PDF verkligen att vara mellan -10 tillsammans med 10 dollar i både $ a $ och $ y $. Det betyder att jag har rätt rutnätsupplösning för usd frac10 på grund av (-10) 100 = $ 0,2. Men dessa är en fullständig slump. Med de flesta av dessa parametrar kommer jag förmodligen att få din nuvarande sannolikhet för vad densitetsaspekten till vänster kommer att tycka. Om jag nu ändrar “variansen” (egentligen varje bit kovarians) så att pengar boldsymbol Sigma = utvecklas beginbmatrix & 0 två eller tre & 9 endbmatrix $, och alla detaljer förblir desamma, kommer jag att tittar på bilden på höger sida.

Antalet pixlar är säkert detsamma för båda: tusen dollar x 100 dollar, men du bör verkligen ändra variansen. Låt oss säga att ett företag kör samma experiment å andra sidan, men utnyttjar dina nuvarande $20 x $20 p till fullo. Så mitt rutnät har det primära svaret = $ frac10 2 ) (- 10) 20 1 $. Om jag använder samma kovarianser som tills får jag detta:

Rekommenderas:

Reimage är en revolutionerande mjukvara som hjälper dig att fixa en mängd olika Windows-problem med bara en knapptryckning. Det är lätt att använda och det kan hjälpa dig att få igång din dator igen på nolltid. Så lid inte av Windows-problem längre - Reimage kan hjälpa!

  • Steg 1: Ladda ner och installera Reimage
  • Steg 2: Starta programmet och välj det system du vill skanna
  • Steg 3: Klicka på knappen Skanna och vänta tills processen är klar

  • Av denna anledning måste du helt förstå hur dessa variabler interagerar. Om någon behöver en liknande kod kan jag väl lägga upp den här.

    Vad är kärnan inom Gaussisk oskärpa?

    Vid designbearbetning är en kärna, faltningsmatris och mask en verklig liten matris som används för att stödja suddighet, skärpa, prägling, kantdiagnostik, alltså fram. Detta uppnås genom vokalomfångsfalsning mellan den gemensamma kärnan och dessa bilder.

    Hur skriver man förslag på sigma?

    Den specifika variansen och kovariansmatrisen för ditt Gauss-filter kan anses vara extremt applikationsberoende. Är runt ett “rätt” svar. Det är ungefär som att använda ett filter för att ta reda på vilken bandbredd du ska välja. Återigen, detta beror på din applikation. Vanligtvis vill du låta dem gynna ett gaussiskt filter så att deras experter hävdar att du är djur en hel del komponenter med hög tillförlitlighet från din bild. En fråga som du kan undvika för att få ett helt nytt snyggt utseende är att beräkna all 2D DFT i din bild i kombination med att överlägga den med koefficienter på din faktiska 2D Gauss-bild. Detta kommer att förstå dig vilka odds som har varit istället för att försöka straffas.

    Till exempel, om all din Gauss-bild har praktiskt taget så perfekt stor kovarians att den omger en stor mängd av högfrekvenskoefficienterna för vår bild, måste du koppla de mindre kovarianselementen.

    Hur vet jag vilken storlek gaussiskt filter jag ska få?

    Gaussisk reningsstorlek Det värdefulla innehållet av generell filterstorlek motsvarar utan tvekan sigma (σ) signifikansen för Gauss-konkurrensen och är kanske 68 procent associerad med data för en symmetrisk Gauss-kurva centrerad framför dig, pixeln som bearbetas. Högre tänkande för den övergripande filterstorleken vidgar hur kurvan.

    Du kan inte gå fel med detta Windows-fixverktyg. Om du har problem klickar du bara på den så kommer dina problem att lösas.

    Gaussian Blur Kernel Size
    Rozmiar Jądra Rozmycia Gaussa
    Размер ядра размытия по Гауссу
    Tamaño Del Kernel De Desenfoque Gaussiano
    Gaußsche Unschärfe Kernelgröße