الانجليزيةالفرنسيةإسباني

تشغيل الخوادم | Ubuntu > | Fedora > |


OnWorks فافيكون

mia-2dseriessmoothgradMAD - عبر الإنترنت في السحابة

قم بتشغيل mia-2dseriessmoothgradMAD في مزود الاستضافة المجاني OnWorks عبر Ubuntu Online أو Fedora Online أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MAC OS عبر الإنترنت

هذا هو الأمر mia-2dseriessmoothgradMAD الذي يمكن تشغيله في مزود الاستضافة المجاني OnWorks باستخدام إحدى محطات العمل المجانية المتعددة على الإنترنت مثل Ubuntu Online أو Fedora Online أو Windows عبر الإنترنت أو محاكي MAC OS عبر الإنترنت

برنامج:

اسم


mia-2dseriessmoothgradMAD - تقييم تدرج كثافة الوقت من خلال البكسل لصورة ثنائية الأبعاد
سلسلة.

موجز


ميا - 2 ديسيريس -i -o [خيارات]

وصف


ميا - 2 ديسيريس بالنظر إلى مجموعة من صور النجاح الزمني ، قم بتقييم
gaussian الزماني pixel-wise وتقييم البيكسل الحكمة مادته.
يتم تطبيقها عن طريق تحديد المكونات الإضافية الإضافية (مرشح / 2dimage)

OPTIONS


-أنا في ملف = (إدخال ، مطلوب) ؛ سلسلة
مجموعة تجزئة الإدخال

-o --out-file = (الإخراج ، مطلوب) ؛ io
اسم ملف الإخراج لمعرفة أنواع الملفات المدعومة ، راجع المكونات الإضافية: 2dimage / io

-k - تخطي = 0
تخطي الملفات في البداية تخطي الملفات في البداية

-e - حدود تكبير = 5
تكبير مربع الاقتصاص بعدد البكسل ، تكبير مربع الاقتصاص بعدد البكسل

-ج - المحاصيل
اقتصاص الصورة قبل تشغيل الإحصائيات

-g - غاوس = 1
عرض مرشح gauss لتهدئة عرض مرشح gradientgauss للتجفيف
التدرج

المساعدة & معلومات
-V - الإفراط في الكلام = تحذير
الإسهاب في الإخراج ، وطباعة الرسائل ذات المستوى المحدد والأولويات الأعلى.
الأولويات المدعومة التي تبدأ من أدنى مستوى هي:
info - رسائل منخفضة المستوى
تتبع - تتبع استدعاء الوظيفة
فشل - الإبلاغ عن إخفاقات الاختبار
تحذير - تحذيرات
خطأ - الإبلاغ عن الأخطاء
تصحيح - إخراج التصحيح
الرسالة - رسائل عادية
مميت - الإبلاغ عن الأخطاء الفادحة فقط

--حقوق النشر
طباعة معلومات حقوق النشر

ح- مساعدة
اطبع هذه التعليمات

-؟ --استخدام
اطبع تعليمات قصيرة

--الإصدار
اطبع رقم الإصدار واخرج

قيد التحضير
- الخيوط = -1
الحد الأقصى لعدد الخيوط المراد استخدامها للمعالجة ، يجب أن يكون هذا الرقم أقل
أو يساوي عدد نوى المعالج المنطقي في الجهاز. (-1:
تقدير تلقائي). عدد الخيوط المستخدمة في المعالجة ، هذا
يجب أن يكون الرقم أقل أو مساويًا لعدد نوى المعالج المنطقي في
الآلة. (-1: تقدير تلقائي).

المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel


cdiff نواة مرشح الفرق المركزي ، يتم استخدام شروط حدود المرآة.

(لا توجد معلمات)

الغاوس وحدة الحث المغنطيسي نواة مرشح Gauss المكاني ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ uint في [0، inf)
عرض نصف مرشح.

المكونات الإضافية: 1d / splinekernel


bspline إنشاء نواة B-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [0 ، 5]
درجة المفتاح.

omoms إنشاء نواة OMoms-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [3 ، 3]
درجة المفتاح.

المكونات الإضافية: 2dimage / الموحد


أبسديف أداة دمج الصور "Absdiff"

(لا توجد معلمات)

تضيف أداة دمج الصور "إضافة"

(لا توجد معلمات)

شعبة أداة دمج الصور "div"

(لا توجد معلمات)

MUL موحد الصور "مول"

(لا توجد معلمات)

فرعية أداة دمج الصور "الفرعية"

(لا توجد معلمات)

المكونات الإضافية: 2dimage / مرشح


تتكيف مرشح متوسط ​​تكيفي للصور ثنائية الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 2 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

اعجب مرشح متوسط ​​متكيف يعمل مثل مرشح متوسط ​​عادي ، إذا كانت الكثافة
الاختلاف داخل قناع المرشح أقل من تباين الشدة في
الصورة الكاملة ، أن تستخدم صيغة خاصة إذا كان التباين المحلي أعلى
ثم تباين شدة الصورة. ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

أنيسو مرشح الصور متباين الخواص ثنائي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

إبسيلون = 1 ؛ تطفو في (0 ، inf)
حد تغيير التكرار.

ايتر = 100 ؛ كثافة العمليات في [1 ، 10000]
عدد التكرارات.

k = -1 ؛ تطفو في [0 ، 100]
ك عتبة الضوضاء (<= 0 -> تكيفية).

n = 8 ؛ يضع
حي. القيم المدعومة هي: (4 ، 8 ،)

PSI = توكي قاموس
وظيفة إيقاف الحافة. القيم المدعومة هي:
تخمين - اختبار وظيفة التوقف
تاكي - وظيفة إيقاف tukey
pm1 - وظيفة الإيقاف 1
pm2 - وظيفة الإيقاف 2

ممر الموجة مرشح ممر النطاق ، المعلمات المدعومة هي:

ماكس = 3.40282 هـ + 38 ؛ تطفو
الحد الأقصى من النطاق.

دقيقة = 0 ؛ تطفو
الحد الأدنى من الفرقة.

ثنائي مرشح الصورة الثنائية ، المعلمات المدعومة هي:

ماكس = 3.40282 هـ + 38 ؛ تطفو
الحد الأقصى من النطاق المقبول.

دقيقة = 0 ؛ تطفو
الحد الأدنى من النطاق المقبول.

اغلق الإغلاق المورفولوجي ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ يضع
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي. القيم المدعومة هي: (أسود ، أبيض ،
)

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 2dimage / shape

نجمع اجمع بين صورتين باستخدام عامل التجميع المحدد. إذا تم تعيين "عكس" على
خطأ ، العامل الأول هو الصورة التي تم تمريرها عبر خط أنابيب المرشح ، و
يتم تحميل الصورة الثانية من الملف المعطى بمعامل "صورة" وهو
لحظة تشغيل الفلتر ، المعلمات المدعومة هي:

صورة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
الصورة الثانية المطلوبة في أداة التجميع.

op = (مطلوب ، مصنع)
أداة دمج الصور ليتم تطبيقها على الصور. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / combiner

عكس = 0 ؛ منطقي
عكس الترتيب الذي تنتقل به الصور إلى أداة التجميع.

تحول مرشح تحويل تنسيق بكسل الصورة ، المعلمات المدعومة هي:

a = 1 ؛ تطفو
معامل التحويل الخطي أ.

b = 0 ؛ تطفو
معامل التحويل الخطي ب.

رسم خريطة = اختيار ؛ قاموس
تخطيط التحويل. القيم المدعومة هي:
اختار - تطبيق تحويل خطي يرسم نطاق الإدخال الحقيقي إليه
نطاق الإخراج الكامل
نطاق - تطبيق التحويل الخطي الذي يحدد نوع بيانات الإدخال
النطاق إلى نطاق نوع بيانات الإخراج
نسخة - نسخ البيانات عند التحويل
خطي - تطبيق التحويل الخطي x -> a * x + b
optstat - تطبيق تحويل خطي خرائط بناءً على متوسط ​​الإدخال و
الاختلاف إلى نطاق الإخراج الكامل

ريبن = ubyte. قاموس
نوع بكسل الإخراج. القيم المدعومة هي:
لا شيء - لم يتم تحديد نوع البكسل
الطفو - النقطة العائمة 32 بت
رث - وقع 8 بت
أولونغ - 64 بت بدون توقيع
مضاعفة - النقطة العائمة 64 بت
سينت - وقع 32 بت
وحش - 16 بت بدون توقيع
قصير - وقع 16 بت
UINT - 32 بت بدون توقيع
متدلي - وقع 64 بت
بت - البيانات الثنائية
ubyte - 8 بت بدون توقيع

محصول قم بقص منطقة من الصورة ، حيث يتم دائمًا تثبيت المنطقة بالصورة الأصلية
الحجم. ، المعلمات المدعومة هي:

النهاية = [[-1، -1]] ، قابل للدفق
نهاية منطقة المحاصيل.

بداية = [[0,0،XNUMX،XNUMX]] ؛ قابل للدفق
بداية منطقة المحاصيل.

تمدد مرشح توسيع مكدس الصور ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ يضع
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي. القيم المدعومة هي: (أسود ، أبيض ،
)

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 2dimage / shape

مسافة مرشح مسافة الصورة ثنائي الأبعاد ، يقيم خريطة المسافة لقناع ثنائي.

(لا توجد معلمات)

المصغر قم بتقليل حجم صورة الإدخال باستخدام حجم كتلة معين لتحديد النطاق المصغر
عامل. قبل تغيير حجم الصورة ، يتم ترشيحها بواسطة مرشح تجانس إلى
إزالة البيانات عالية التردد وتجنب القطع الأثرية ذات الأسماء المستعارة. ، المدعومة
المعلمات هي:

b = [[1,1،2،XNUMX]] ، XNUMXdbounds
مقاس الكتله.

bx = 1 ؛ uint في [1، inf)
كتل في الاتجاه س.

by = 1 ؛ uint في [1، inf)
كتل في اتجاه ص.

نواة = جاوس سلسلة
تنعيم نواة مرشح ليتم تطبيقها ، يتم تقدير حجم المرشح
بناء على حجم البلوك ..

تقلص مرشح تآكل مكدس الصور ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ يضع
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي. القيم المدعومة هي: (أسود ، أبيض ،
)

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 2dimage / shape

الغاوس وحدة الحث المغنطيسي مرشح جاوس ثلاثي الأبعاد المتناحي الخواص ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [0، inf)
معلمة عرض المرشح.

غرادورم صورة ثنائية الأبعاد لمرشح معيار التدرج ، المعلمات المدعومة هي:

تطبيع = 0 ؛ منطقي
تطبيع معايير التدرج إلى النطاق [0,1،XNUMX] ..

عكس مرشح عكس الشدة

(لا توجد معلمات)

كمين صورة ثلاثية الأبعاد ك يعني عامل التصفية. في صورة الإخراج ، تمثل قيمة البكسل
يتم تخزين عضوية الفصل ومراكز الفصل كسمة في الصورة.،
المعلمات المدعومة هي:

c = 3 ؛ int في [2، inf)
عدد الفصول.

ملصق تسمية المكونات المتصلة في صورة ثنائية ثنائية الأبعاد. ، المعلمات المدعومة هي:

n = 4 ن ؛ مصنع
قناع الجوار لوصف التوصيل .. للاطلاع على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / shape

خريطة التسمية مرشح الصورة لإعادة تعيين معرف التسمية. ينطبق فقط على الصور ذات القيمة الصحيحة
الشدة / الملصقات ، المعلمات المدعومة هي:

رسم خريطة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
ملف تعيين التسمية.

تسميات
عامل تصفية يقوم فقط بإنشاء وحدات بكسل الإخراج التي تم إنشاؤها بالفعل في الإدخال
صورة. يتم القياس باستخدام خوارزميات التصويت التي تحدد الهدف
تعتمد قيمة البكسل على أعلى عدد بكسل لتسمية معينة في ملف
منطقة المصدر المقابلة. إذا كانت المنطقة تتألف من علامتين متماثلتين
العد ، الذي لديه رقم أقل يفوز. ، المعلمات المدعومة هي:

خارج الحجم = (مطلوب ، حدود ثلاثية الأبعاد)
الحجم المستهدف المعطى كقيمتين منفصلتين في غيبوبة.

تحميل قم بتحميل صورة الإدخال من ملف واستخدمها لاستبدال الصورة الحالية بتنسيق
خط الأنابيب. ، المعلمات المدعومة هي:

ملف = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف الإدخال المراد التحميل منه ..

قناع التقنيع ثنائي الأبعاد ، يجب أن تكون إحدى الصورتين المدخلة حسب نوع بت. ، مدعومة
المعلمات هي:

شغل = دقيقة ؛ قاموس
نمط التعبئة للبكسل خارج القناع. القيم المدعومة هي:
ماكس - اضبط القيم خارج القناع على أقصى قيمة موجودة في ملف
صورة..
صفر - اضبط القيم خارج القناع على الصفر.
دقيقة - اضبط القيم خارج القناع على أدنى قيمة موجودة في ملف
صورة.

إدخال = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف صورة الإدخال الثاني.

معكوس = 0 ؛ منطقي
اضبط على صواب لاستخدام معكوس القناع للإخفاء.

ماكس تدفق ينفذ هذا المرشح استخدامات خوارزمية max-flow min-cut للصورة
التقسيم ، المعلمات المدعومة هي:

تدفق بالوعة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة من نوع عائم لتحديد التدفق لكل بكسل إلى الحوض.

تدفق المصدر = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة من النوع العائم لتعريف التدفق لكل بكسل إلى المصدر.

تعني مرشح متوسط ​​الصورة ثلاثية الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

متوسط مرشح متوسط ​​الصورة ثنائي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

mlv متوسط ​​مرشح الصور ثلاثي الأبعاد الأقل تباينًا ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
معلمة عرض المرشح.

نجفورم صورة ثنائية الأبعاد لمرشح معياري-متدرج-نهاية-مجال معياري

(لا توجد معلمات)

ضجيج مرشح ضوضاء الصورة ثنائي الأبعاد: إضافة تشويش مضاف أو معدل إلى صورة ، مدعوم
المعلمات هي:

g = [جاوس: مو = 0 ، سيجما = 10] ؛ مصنع
مولد ضوضاء. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: المولد / الضوضاء

وزارة الدفاع = 0 ؛ منطقي
ضوضاء مضافة أو معدلة.

جاكيت المعلمات المورفولوجية المفتوحة والمدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ يضع
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي. القيم المدعومة هي: (أسود ، أبيض ،
)

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 2dimage / shape

تشذيب التقليم الصرفي. سيؤدي التقليم حتى التقارب إلى محو كل وحدات البكسل ولكن
الحلقات المغلقة ، المعلمات المدعومة هي:

ايتر = 0 ؛ كثافة العمليات في [1 ، 1000000]
عدد التكرارات المراد تشغيلها ، 0 = حتى التقارب.

المنطقة
يبدأ نمو المنطقة من البذرة حتى على طول التدرجات المتزايدة فقط ،
المعلمات المدعومة هي:

n = 8 ن ؛ مصنع
شكل الحي. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 2 صورة / شكل

بذرة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة البذور (قيمة بت).

رمال مرشح الملح والفلفل ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

درس الحنطة = 100 ؛ تطفو في (0 ، inf)
قيمة العتبة.

w = 1 ؛ int في [1، inf)
معلمة عرض المرشح.

مقياس مرشح الحجم ثنائي الأبعاد للصور ، المعلمات المدعومة هي:

تدخل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
طريقة الاستيفاء لاستخدامها. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

s = [[0,0،2،XNUMX]] ، XNUMXdbounds
الحجم المستهدف كمتجه ثنائي الأبعاد.

sx = 0 ؛ uint في [0، inf)
الحجم المستهدف في الاتجاه x ، 0: استخدم حجم الإدخال.

sy = 0 ؛ uint في [0، inf)
الحجم المستهدف في الاتجاه y ، 0: استخدم حجم الإدخال.

اختر حدد التسمية ثنائية الأبعاد أكبر مرشح مكون

(لا توجد معلمات)

sepconv كثافة الصورة ثلاثية الأبعاد مرشح الالتواء المنفصل ، المعلمات المدعومة هي:

kx = [جاوس: w = 1] ؛ مصنع
نواة التصفية في اتجاه x. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel

ky = [جاوس: w = 1] ؛ مصنع
نواة التصفية في اتجاه ص. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel

شميان مرشح صور ثنائي الأبعاد يقوم بتقييم المتوسط ​​على شكل حي معين ،
المعلمات المدعومة هي:

شكل = 8 ن ؛ مصنع
شكل الحي لتقييم المتوسط. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / shape

سوبل مرشح 2D Sobel لتقييم التدرج. لاحظ أن نوع البكسل الناتج هو
الصورة التي تمت تصفيتها هي نفس نوع بكسل الإدخال ، لذلك يتم تحويل الإدخال
يوصى مسبقًا بصور ذات قيمة النقطة العائمة. ، مدعومة
المعلمات هي:

دير = س ؛ قاموس
اتجاه التدرج. القيم المدعومة هي:
y - الانحدار في اتجاه ص
x - الانحدار في اتجاه x

فرز التسمية
يقوم هذا المكون الإضافي بفرز تسميات الصورة ذات المقياس الرمادي بحيث يكون التصنيف الأدنى
تتوافق القيمة مع العلامة ذات وحدات البكسل الأكثر شيوعًا. الخلفية (0) ليست كذلك
لمست

(لا توجد معلمات)

عليه الصلاة والسلام رأس الماء المصنف. تستخرج الخوارزمية بالضبط العديد من الكواشف كأولوية
يتم تقديم الملصقات في صورة البذور. ، المعلمات المدعومة هي:

غراد = 0 ؛ منطقي
تفسير الصورة المدخلة على أنها تدرج. .

علامة = 0 ؛ منطقي
قم بتمييز مستجمعات المياه المجزأة بقيمة مقياس رمادية خاصة.

n = [كرة: ص = 1] ؛ مصنع
حي لتنمية منطقة رأس الماء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / shape

بذرة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة إدخال البذور تحتوي على العلامات للمناطق الأولية.

نقطة الإنطلاق احفظ صورة الإدخال في ملف وقم أيضًا بتمريرها إلى المرشح التالي ،
المعلمات المدعومة هي:

ملف = (الإخراج ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف الإخراج لحفظ الصورة أيضا ..

رقيق ترقق مورفولوجي. التخفيف حتى التقارب سيؤدي إلى توصيل 8
الهيكل العظمي ، المعلمات المدعومة هي:

ايتر = 0 ؛ كثافة العمليات في [1 ، 1000000]
عدد التكرارات المراد تشغيلها ، 0 = حتى التقارب.

درس الحنطة يعمل هذا المرشح على ضبط جميع وحدات البكسل في الصورة على الصفر التي تقع تحت حد معين
العتبة وجيرانهم في شكل حي معين يقعون أيضًا تحت أ
هذه العتبة ، المعلمات المدعومة هي:

شكل = 4 ن ؛ مصنع
أخذ شكل الحي في الاعتبار. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / shape

درس الحنطة = 5 ؛ مزدوج
قيمة العتبة.

تحول تحويل صورة الإدخال مع التحويل المحدد. ، المعلمات المدعومة
هي:

ملف = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم الملف الذي يحتوي على التحويل ..

ws تجزئة رأس الماء الأساسي ، المعلمات المدعومة هي:

ايفالغراد = 0 ؛ منطقي
اضبط على 1 إذا كانت صورة الإدخال لا تمثل صورة معيارية متدرجة.

علامة = 0 ؛ منطقي
قم بتمييز مستجمعات المياه المجزأة بقيمة مقياس رمادية خاصة.

n = [كرة: ص = 1] ؛ مصنع
حي لتنمية منطقة رأس الماء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2dimage / shape

درس الحنطة = 0 ؛ تطفو في [0 ، 1)
عتبة معيار التدرج النسبي. القيمة الفعلية لعتبة القيمة هي
عتبة * (max_grad - min_grad) + min_grad. أحواض مفصولة بتدرجات
مع معيار أقل سيتم الانضمام.

المكونات الإضافية: 2dimage / io


BMP دعم إدخال / إخراج صورة BMP ثنائي الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .BMP ، .bmp

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت

داتابول IO الظاهري من وإلى تجمع البيانات الداخلي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها:. @

ديكوم صورة ثنائية الأبعاد io لـ DICOM

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .DCM ، .dcm

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 16 بت ، 16 بت بدون توقيع

EXR مكون إضافي 2dimage io لصور OpenEXR

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .EXR ، .exr

أنواع العناصر المدعومة:
32 بت بدون إشارة ، النقطة العائمة 32 بت

JPG مكون إضافي 2dimage io لصور jpeg ذات المقياس الرمادي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .JPEG ، .JPG ، .jpeg ، .jpg

أنواع العناصر المدعومة:
8 بت غير موقعة

بابوا نيو غينيا مكون إضافي 2dimage io لصور png

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .PNG ، .png

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت

الخام دعم إخراج صور RAW ثنائية الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .RAW ، .raw

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

معرض طرابلس دعم إدخال / إخراج صور TIFF 2D

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .TIF ، .TIFF ، .tif ، .tiff

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، بدون إشارة 8 بت ، بدون إشارة 16 بت ، بدون إشارة 32 بت

فيستا مكون إضافي 2dimage io لصور فيستا

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .V ، .VISTA ، .v ، .vista

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

المكونات الإضافية: 2dimage / شكل


1n شكل يحتوي على النقطة المركزية فقط

(لا توجد معلمات)

4n 4n حي 2D الشكل

(لا توجد معلمات)

8n 8n حي 2D الشكل

(لا توجد معلمات)

المستطيل منشئ قناع شكل المستطيل ، المعلمات المدعومة هي:

شغل = 1 ؛ منطقي
إنشاء شكل ممتلئ.

ارتفاع = 2 ؛ int في [1، inf)
ارتفاع المستطيل.

عرض = 2 ؛ int في [1، inf)
عرض المستطيل.

ميدان شكل حي كروي مغلق نصف قطر ص ، المعلمات المدعومة هي:

r = 2 ؛ تطفو في (0 ، inf)
نصف قطر الكرة.

مربع منشئ قناع الشكل المربع ، المعلمات المدعومة هي:

شغل = 1 ؛ منطقي
إنشاء شكل ممتلئ.

عرض = 2 ؛ int في [1، inf)
عرض المستطيل.

المكونات الإضافية: 2dtransform / io


BBS إدخال ثنائي متسلسل (غير محمول) للتحويلات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات المعترف بها: .bbs

داتابول IO الظاهري من وإلى تجمع البيانات الداخلي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها:. @

فيستا تخزين فيستا للتحولات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات المعترف بها: .v2dt

XML تسلسل XML IO للتحويلات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات المعترف بها: .x2dt

المكونات الإضافية: المولد / الضوضاء


الغاوس وحدة الحث المغنطيسي ينشئ مولد الضوضاء هذا قيمًا عشوائية يتم توزيعها وفقًا لـ
توزيع Gaussien باستخدام تحويل Box-Muller. ، مدعوم
المعلمات هي:

mu = 0 ؛ تطفو
يعني التوزيع.

بذرة = 0 ؛ uint في [0، inf)
قم بتعيين البذور العشوائية (0 = init بناءً على وقت النظام).

سيغما = 1 ؛ تطفو في (0 ، inf)
الاشتقاق القياسي للتوزيع.

موحدة مولد ضوضاء موحد باستخدام C stdlib rand () ، المعلمات المدعومة هي:

a = 0 ؛ تطفو
الحد الأدنى إذا كان نطاق الضوضاء.

b = 1 ؛ تطفو
أعلى إذا كان نطاق الضوضاء.

بذرة = 0 ؛ uint في [0، inf)
قم بتعيين البذور العشوائية (0 = init بناءً على وقت النظام).

مثال


قم بتقييم صورة MAD للمربع المحيط المحيط بالتجزئة من سلسلة
section.set بعد تطبيق مرشح غاوسي مؤقت بعرض 5. لا يوجد ترشيح مكاني
سيتم تطبيقه. سيتم تكبير الصندوق المحيط بمقدار 3 بكسل في جميع الاتجاهات. متجر
الصورة بتنسيق OpenEXR.

mia-2dseriessmoothgradMAD -i section.set -o mad.exr -g 2 -c -e 3

المؤلفون)


جيرت وولني

حقوق الطبع والنشر


هذا البرنامج خاضع لحقوق الطبع والنشر (ج) 1999-2015 لايبزيغ ، ألمانيا ومدريد ، إسبانيا. يأتي
بدون ضمان مطلقًا ويمكنك إعادة توزيعه وفقًا لبنود GNU
الترخيص العام العام الإصدار 3 (أو أحدث). لمزيد من المعلومات ، قم بتشغيل البرنامج بامتداد
الخيار "- حقوق النشر".

استخدم mia-2dseriessmoothgradMAD عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net


Ad


Ad