範例:2D 相關性與原型相符
說明 2D 核與空間域中圖像之相關性。
其中一個引人注意的核是高斯核,它會產生平滑效果。
如需使用此範例的資訊,請參閱
<關於圖像處理範例>。
2D 相關運算
3. 定義核值域與函數。
4. 計算 5 x 5 核矩陣。
此核相對稱,因此效果與迴旋積分相同 - 等同於核反轉的相關運算。
5. 定義縮放係數 mcscale。
6. 計算橫向相關性,然後將結果調整為 8 位元灰階,從 0 到 255。
7. 使用 WRITEBMP 函數將結果儲存到檔案中。
8. 繪製原始圖像以及圖像與核的相關性。
(greyscale_dog.bmp) | (dog_cross.bmp) |
原型比對
1. 使用 READ_IMAGE 函數讀取新圖像。
2. 使用 WRITEBMP 函數將結果儲存到檔案中。
(peas_carrots.bmp)
此選取項會挑出一個代表性的胡蘿蔔影像,做為範本。
3. 定義範本的高度與寬度。
4. 定義函數
val 並在
matrix 函數中使用以建立範本。
5. 繪製範本與胡蘿蔔圖像。
(template.bmp) | (carrot.bmp) |
6. 定義相關性臨界值。
7. 使用與所選胡蘿蔔大小相同的一致範本,或使用所選代表胡蘿蔔的圖像本身,以計算相符數:
大部分的豌豆都因為不相關的臨界值而顯示為黑色,不過大部分的胡蘿蔔則依然正常顯示。原始圖像與密度一致的矩形範本之間會完成比對,並從冷凍蔬菜包裝中,粗略挑選此隨機取樣的胡蘿蔔。
8. 計算原始圖像中胡蘿蔔的近似百分比。
此技巧也非常適用於細菌計數,以及其他要預測百分比的圖像。