هذا هو الأمر i.zcgrass الذي يمكن تشغيله في موفر الاستضافة المجاني OnWorks باستخدام إحدى محطات العمل المجانية المتعددة عبر الإنترنت مثل Ubuntu Online أو Fedora Online أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MAC OS عبر الإنترنت
برنامج:
اسم
i.zc - وظيفة البيانات النقطية "اكتشاف الحافة" المتقاطعة صفرًا لمعالجة الصور.
الكلمات الرئيسية
الصور والحواف
موجز
i.zc
i.zc --مساعدة
i.zc إدخال=سلسلة الناتج=سلسلة [عرض=عدد صحيح] [عتبة=الطفو]
[الاتجاهات=عدد صحيح] [-اعادة الكتابة] [-مساعدة] [-مطنب] [-هدوء] [-ui]
الأعلام:
--الكتابة فوق
السماح لملفات الإخراج بالكتابة فوق الملفات الموجودة
--مساعدة
طباعة ملخص الاستخدام
- الإسراف
إخراج وحدة مطول
--هادئ
إخراج وحدة هادئة
--ui
فرض إطلاق مربع حوار واجهة المستخدم الرسومية
المعلمات:
إدخال=سلسلة [مطلوب]
اسم الخريطة النقطية المدخلة
الناتج=سلسلة [مطلوب]
الخريطة النقطية لعبور الصفر
عرض=عدد صحيح
مدى X-Y للمرشح الغوسي
الافتراضي: 9
عتبة=الطفو
حساسية مرشح غاوسي
الافتراضي: 10
الاتجاهات=عدد صحيح
عدد اتجاهات السمت المصنفة
الافتراضي: 1
الوصف
i.zc هو برنامج معالجة الصور المستخدمة للكشف عن الحواف. تم إنتاج الخريطة النقطية
يُظهر موقع "الحدود" على خريطة الإدخال. الحدود تميل إلى أن تكون موجودة في
مناطق تغير قيم الخلايا وتميل إلى العمل بشكل عمودي على اتجاه
ميل. الخوارزمية المستخدمة لاكتشاف الحافة هي إحدى خوارزميات "التقاطع الصفري" و
تمت مناقشته لفترة وجيزة أدناه.
OPTIONS
المعلمات:
input_map=الاسم
اسم طبقة الخريطة النقطية المدخلة.
zc_map=الاسم
اسم طبقة الخريطة النقطية المطلوب استخدامها لقيم التقاطع الصفري.
العرض =قيمنا
تحدد هذه المعلمة مدى س وص لمرشح غاوسي. القيمة الافتراضية هي
9؛ يمكن للمستخدم اختبار القيم الأعلى والأدنى. زيادة العرض سوف
يؤدي إلى العثور على "حواف" تمثل تغييرات أكثر تدرجًا في قيم الخلايا.
الافتراضي: 9
العتبة=قيمنا
تحدد هذه المعلمة "حساسية" مرشح Gaussian. القيمة الافتراضية
هو 10؛ يمكن للمستخدم اختبار القيم الأعلى والأدنى. زيادة العتبة
ستؤدي القيمة إلى العثور على حواف أقل.
الافتراضي: 10
التوجهات=قيمنا
هذه القيمة هي عدد اتجاهات السمت للخلايا الموجودة على الخريطة النقطية الناتجة
يتم تصنيف الطبقة إلى (على غرار طبقة الخريطة النقطية الجانبية التي تنتجها طبقة الخريطة النقطية).
r.slope.aspect برنامج). على سبيل المثال، قد تؤدي القيمة 16 إلى اكتشاف حواف
يتم تصنيفها في واحدة من 16 صندوقًا اعتمادًا على اتجاه الحافة عند ذلك
نقطة.
الافتراضي: 1 يتم احترام تعريف المنطقة الحالية وإعدادات القناع عند القراءة
خريطة الإدخال
الملاحظات
إجراء العثور على "الحواف" في الصورة هو كما يلي:
1 يتم أخذ تحويل فورييه للصورة،
2 تحويل فورييه للابلاسيان لدالة غاوسية ثنائية الأبعاد هو
تستخدم لتصفية الصورة المحولة،
3 يتم تشغيل النتيجة من خلال تحويل فورييه معكوس،
4 يتم اجتياز الصورة الناتجة بحثًا عن الأماكن التي تغيرت منها الصورة
من إيجابي إلى سلبي أو من سلبي إلى إيجابي،
5 كل خلية في الخريطة تتجاوز قيمتها الصفر (مع تغيير في القيمة أكبر
من قيمة العتبة) تم وضع علامة عليها كحافة ويتم تعيين الاتجاه لها
هو - هي. يتم إخراج طبقة الخريطة النقطية الناتجة.
استخدم i.zcgrass عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net
