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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
1. 使用 READ_IMAGE 函數讀取圖像。
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2. 使用 WRITEBMP 函數將圖像儲存到檔案中。
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3. 定義核值域與函數。
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4. 計算 5 x 5 核矩陣。
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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
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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。
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7. 使用 WRITEBMP 函數將結果儲存到檔案中。
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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。
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2. 使用 WRITEBMP 函數將結果儲存到檔案中。
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(peas_carrots.bmp)
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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。
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4. 定義函數 val 並在 matrix 函數中使用以建立範本。
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5. 繪製範本與胡蘿蔔圖像。
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(template.bmp)
(carrot.bmp)
6. 定義相關性臨界值。
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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:
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(carrot_vect.bmp)
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。
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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。