mia-2dseriesgradMAD - מקוון בענן

תָכְנִית:

שֵׁם

mia-2dseriesgradMAD - הערך את שיפוע עוצמת הזמן MAD בסדרה של תמונות.

תַקצִיר

mia-2dseriesgradMAD -i -o [אפשרויות]

תיאור

mia-2dseriesgradMAD בהינתן סט של תמונות של רצף זמני, מעריך את הפיקסלים
שיפוע זמני ולאחר מכן המרחק הממוצע שלו (MAD) ומאחסן את התוצאה ב-an
תמונה. סינון מקדים מרחבי עשוי להיות מיושם כנתונים תוספים נוספים
(פילטר/2dimage).

אפשרויות

-i --in-file=(קלט, נדרש); חוּט
סט פילוח קלט

-o --out-file=(פלט, נדרש); io
שם קובץ פלט לסוגי קבצים נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/io

-k --דלג=0
דלג על קבצים בהתחלה דלג על קבצים בהתחלה

-e --enlarge-boundary=5
הגדל את תיבת החיתוך במספר פיקסלים הגדל את תיבת החיתוך במספר פיקסלים

-c --crop
חתוך תמונה לפני הפעלת סטטיסטיקה

עֶזרָה & מידע
-V --verbose=אזהרה
מילוליות של פלט, הדפסת הודעות ברמה נתונה ובעדיפויות גבוהות יותר.
סדרי עדיפויות נתמכים המתחילים ברמה הנמוכה ביותר הם:
מידע - הודעות ברמה נמוכה
להתחקות - מעקב אחר קריאת פונקציה
להיכשל - דיווח על כשלים בבדיקה
אזהרה - אזהרות
שגיאה - דיווח על שגיאות
באגים - ניפוי באגים בפלט
הודעה - הודעות רגילות
קטלני - דווח רק על שגיאות קטלניות

--זכויות יוצרים
להדפיס מידע על זכויות יוצרים

-h --עזרה
להדפיס עזרה זו

-? --נוֹהָג
הדפס עזרה קצרה

--גִרְסָה
להדפיס את מספר הגרסה ולצאת

תהליך
--חוטים=-1
מספר שרשורים מקסימלי לשימוש לעיבוד, מספר זה צריך להיות נמוך יותר
או שווה למספר ליבות המעבד הלוגיות במכונה. (-1:
הערכה אוטומטית). המספר המרבי של שרשורים לשימוש לעיבוד, זה
המספר צריך להיות נמוך או שווה למספר ליבות המעבד הלוגיות ב
המכונה. (-1: אומדן אוטומטי).

תוספים: 1d/Spacialkernel

cdiff גרעין סינון הבדל מרכזי, תנאי גבול מראה משמשים.

(ללא פרמטרים)

גאוס ליבת מסנן גאוס מרחבית, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; uint in [0, inf)
חצי רוחב מסנן.

תוספים: 1d/splinekernel

bspline יצירת ליבת B-spline , הפרמטרים הנתמכים הם:

d = 3; int ב [0, 5]
תואר ספליין.

omoms יצירת ליבת OMoms-spline, הפרמטרים הנתמכים הם:

d = 3; int ב [3, 3]
תואר ספליין.

תוספים: תמונה/קומבינר תלת מימד

absdiff משלב תמונה 'absdiff'

(ללא פרמטרים)

להוסיף משלב תמונות 'הוסף'

(ללא פרמטרים)

div משלב תמונה 'div'

(ללא פרמטרים)

מול משלב תמונה 'mul'

(ללא פרמטרים)

להלן משלב תמונה 'תת'

(ללא פרמטרים)

תוספים: תמונה/פילטר תלת מימד

מותאם מסנן חציון מסתגל לתמונה דו-ממדית, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 2; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

admean מסנן ממוצע אדפטיבי שעובד כמו מסנן ממוצע רגיל, אם העוצמה
וריאציה בתוך מסכת המסנן נמוכה יותר מאשר וריאציה בעוצמה ב
תמונה שלמה, שהשימוש בנוסחה מיוחדת אם הווריאציה המקומית גבוהה יותר
ואז משתנה עוצמת התמונה., הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

אניסו מסנן תמונה אנזוטרופי דו-ממדי, הפרמטרים הנתמכים הם:

אפסילון = 1; לצוף פנימה (0, אינפ)
סף שינוי איטרציה.

iter = 100; int ב [1, 10000]
מספר איטרציות.

k = -1; לצוף פנימה [0, 100]
k סף הרעש (<=0 -> אדפטיבי).

n = 8; מַעֲרֶכֶת
שְׁכוּנָה. הערכים הנתמכים הם:( 4, 8, )

psi = tuckey; כתיב
פונקציית עצירת קצה. הערכים הנתמכים הם:
לנחש - תפקוד עצירת בדיקה
טאקי - פונקציית עצירת tukey
pm1 - פונקציית עצירה 1
pm2 - פונקציית עצירה 2

מעבר פס מסנן פס פס עוצמה, הפרמטרים הנתמכים הם:

מקסימום = 3.40282e+38; לָצוּף
מקסימום של הלהקה.

דקות = 0; לָצוּף
מינימום של הלהקה.

בינאריזה מסנן תמונה בינאריזה, הפרמטרים הנתמכים הם:

מקסימום = 3.40282e+38; לָצוּף
מקסימום טווח מקובל.

דקות = 0; לָצוּף
מינימום של טווח מקובל.

close פרמטרים נתמכים קרובים מורפולוגיים הם:

לרמוז = שחור; מַעֲרֶכֶת
רמז לתוכן התמונה הראשי. הערכים הנתמכים הם:( שחור, לבן,
)

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/shape

משלב שלב שתי תמונות עם אופרטור המשלב הנתון. אם 'הפוך' מוגדר ל
false, האופרטור הראשון הוא התמונה המועברת דרך צינור המסנן, ו
התמונה השנייה נטענת מהקובץ שניתן עם הפרמטר 'image' the
ברגע שהמסנן מופעל, הפרמטרים הנתמכים הם:

תמונה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונה שניה הדרושה בשילוב.

op =(נדרש, מפעל)
משלב תמונות ליישום על התמונות. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 2dimage/combiner

להפוך = 0; bool
הפוך את הסדר שבו התמונות עברו למשלב.

להמיר מסנן המרת פורמט פיקסלים של תמונה, הפרמטרים הנתמכים הם:

a = 1; לָצוּף
פרמטר המרה ליניארי א.

b = 0; לָצוּף
פרמטר המרה ליניארי ב.

מַפָּה = opt; כתיב
מיפוי המרות. הערכים הנתמכים הם:
לִבחוֹר - ליישם טרנספורמציה ליניארית הממפה את טווח הקלט האמיתי ל
טווח הפלט המלא
רכס - החל טרנספורמציה ליניארית הממפה את סוג נתוני הקלט
טווח לטווח סוג נתוני הפלט
העתק - העתק נתונים בעת ההמרה
קווים - החל טרנספורמציה לינארית x -> a*x+b
optstat - ליישם טרנספורמציה ליניארית הממפה על סמך ממוצע קלט ו
וריאציה לטווח הפלט המלא

repn = ubyte; כתיב
סוג פיקסל פלט. הערכים הנתמכים הם:
אף לא אחד - לא הוגדר סוג פיקסל
לצוף - נקודה צפה 32 סיביות
sbyte - חתום 8 ביט
אולונג - 64 ביט לא חתום
לְהַכפִּיל - נקודה צפה 64 סיביות
סינט - חתום 32 ביט
ushort - 16 ביט לא חתום
קצר - חתום 16 ביט
uint - 32 ביט לא חתום
ארוך - חתום 64 ביט
קצת - נתונים בינאריים
ubyte - 8 ביט לא חתום

יבול חתוך אזור בתמונה, האזור תמיד צמוד לתמונה המקורית
גודל., הפרמטרים הנתמכים הם:

סוף = [[-1,-1]]; ניתן להזרים
סוף אזור היבול.

התחלה = [[0,0]]; ניתן להזרים
תחילת אזור היבול.

מתרחבת מסנן הרחבת ערימת תמונה תלת מימדית, הפרמטרים הנתמכים הם:

לרמוז = שחור; מַעֲרֶכֶת
רמז לתוכן התמונה הראשי. הערכים הנתמכים הם:( שחור, לבן,
)

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/shape

מרחק מסנן מרחק תמונה דו-ממדי, מעריך את מפת המרחק עבור מסיכה בינארית.

(ללא פרמטרים)

ירידה בקנה המידה הקטנת קנה המידה של תמונת הקלט באמצעות גודל בלוק נתון כדי להגדיר את קנה המידה
גורם. לפני קנה המידה התמונה מסוננת על ידי פילטר החלקה ל
הסר נתונים בתדירות גבוהה והימנע מחפצי כינוי., נתמך
הפרמטרים הם:

b = [[1,1]]; 2dbounds
גודל בלוק.

bx = 1; uint in [1, inf)
blocksize בכיוון x.

by = 1; uint in [1, inf)
blocksize בכיוון y.

גרעין = גאוס; חוּט
החלקת גרעין מסנן שיש ליישם, גודל המסנן מוערך
מבוסס על גודל הבלוק..

לשחוק מסנן שחיקת תמונות תלת מימד, הפרמטרים הנתמכים הם:

לרמוז = שחור; מַעֲרֶכֶת
רמז לתוכן התמונה הראשי. הערכים הנתמכים הם:( שחור, לבן,
)

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/shape

גאוס מסנן גאוס תלת מימדי איזוטרופי, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[0, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

gradnorm מסנן נורמה של תמונה דו-ממדית לשיפוע, הפרמטרים הנתמכים הם:

לנרמל = 0; bool
נרמל את נורמות השיפוע לטווח [0,1]..

הפוך מסנן הפוך בעוצמה

(ללא פרמטרים)

kmeans תמונה תלת מימדית k-means פילטר. בתמונת הפלט ערך הפיקסל מייצג את
חברות בכיתה ומרכזי הכיתה מאוחסנים כתכונה בתמונה.,
הפרמטרים הנתמכים הם:

c = 3; int ב-[2, inf)
מספר כיתות.

תווית תווית רכיבים מחוברים בתמונה דו-ממדית בינארית. הפרמטרים הנתמכים הם:

n = 4n; בית חרושת
מסכת שכונה לתיאור קישוריות.. לתוספות נתמכות ראה
תוספים: 2dimage/shape

מפת תווית מסנן תמונות למיפוי מחדש של מזהי התווית. חל רק על תמונות עם ערך שלם
עוצמות/תוויות., הפרמטרים הנתמכים הם:

מַפָּה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
קובץ מיפוי תווית.

סולם תווית
מסנן שיוצר רק ווקסלי פלט שכבר נוצרו בקלט
תמונה. קנה המידה נעשה על ידי שימוש באלגוריתמי הצבעה הבוחר את היעד
ערך הפיקסלים מבוסס על ספירת הפיקסלים הגבוהה ביותר של תווית מסוימת ב-
אזור המקור המתאים. אם האזור כולל שתי תוויות עם אותו הדבר
count, זה עם המספר הנמוך מנצח., הפרמטרים הנתמכים הם:

בגודל גדול =(חובה, 2dbounds)
גודל המטרה נתון כשני ערכים מופרדים בתרדמת.

לִטעוֹן טען את תמונת הקלט מקובץ והשתמש בה כדי להחליף את התמונה הנוכחית ב-
צינור., הפרמטרים הנתמכים הם:

פילה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ הקלט ממנו יש לטעון..

מסכה מיסוך דו-ממדי, אחת משתי תמונות הקלט חייבת להיות מסוג bit., נתמכת
הפרמטרים הם:

למלא = min; כתיב
סגנון מילוי עבור פיקסלים מחוץ למסכה. הערכים הנתמכים הם:
מקסימום - הגדר ערכים מחוץ למסכה לערך המקסימלי שנמצא ב-
תמונה..
אפס - הגדר את הערכים מחוץ למסכה לאפס.
דקות - הגדר ערכים מחוץ למסכה לערך המינימלי שנמצא ב-
תמונה.

קלט =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ תמונת הקלט השני.

הפוך = 0; bool
מוגדר ל-true כדי להשתמש בהיפוך של המסכה למיסוך.

maxflow מסנן זה מיישם את השימושים באלגוריתם ה-max-flow min-cut לתמונה
פילוח, פרמטרים נתמכים הם:

כיור-זרימה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונה של סוג ציפה כדי להגדיר את הזרימה לכל פיקסל לכיור.

מקור-זרימה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונה של סוג צף כדי להגדיר את הזרימה לכל פיקסל למקור.

אומר מסנן תמונת תלת מימד, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

חציון מסנן חציון תמונה דו-ממדי, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

מ"ל מסנן תמונה תלת-ממד ממוצע של השונות הכי קטנה, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

ngfnorm תמונה דו-ממדית למסנן מנורמל-שיפוע-שדה-נורמה

(ללא פרמטרים)

רעש מסנן רעשי תמונה דו מימדי: הוסף רעש נוסף או מאופנן לתמונה, נתמך
הפרמטרים הם:

g = [gauss:mu=0,sigma=10]; בית חרושת
מחולל רעש. עבור תוספים נתמכים ראה PLUGINS:generator/רעש

mod = 0; bool
רעש תוסף או מאופנן.

לפתוח פרמטרים מורפולוגיים פתוחים ונתמכים הם:

לרמוז = שחור; מַעֲרֶכֶת
רמז לתוכן התמונה הראשי. הערכים הנתמכים הם:( שחור, לבן,
)

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/shape

גיזום גיזום מורפולוגי. גיזום עד להתכנסות ימחק את כל הפיקסלים אבל
לולאות סגורות, הפרמטרים הנתמכים הם:

iter = 0; int ב [1, 1000000]
מספר האיטרציות להפעלה, 0=עד להתכנסות.

אזור לגדול
אזור גדל החל מזרע עד רק לאורך שיפועים הולכים וגדלים,
הפרמטרים הנתמכים הם:

n = 8n; בית חרושת
צורת שכונה. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:2dimage/shape

זרע =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונת זרע (בערך ביט).

חול מסנן מלח ופלפל תלת מימדי, הפרמטרים הנתמכים הם:

לָדוּשׁ = 100; לצוף פנימה (0, אינפ)
ערך סף.

w = 1; int ב-[1, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

סולם מסנן להורדת קנה המידה של תמונה דו-ממדית, הפרמטרים הנתמכים הם:

interp = [bspline:d=3]; בית חרושת
שיטת האינטרפולציה שבה יש להשתמש. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

s = [[0,0]]; 2dbounds
גודל המטרה כווקטור דו מימדי.

sx = 0; uint in [0, inf)
גודל יעד בכיוון x, 0: השתמש בגודל קלט.

sy = 0; uint in [0, inf)
גודל יעד בכיוון y, 0: השתמש בגודל קלט.

selectbig תווית דו-ממדית בחר מסנן הרכיבים הגדולים ביותר

(ללא פרמטרים)

sepconv עוצמת תמונה תלת-ממדית מסנן פיתול נפרד, הפרמטרים הנתמכים הם:

kx = [gauss:w=1]; בית חרושת
לסנן גרעין בכיוון x. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/ספציאלkernel

ky = [gauss:w=1]; בית חרושת
לסנן גרעין בכיוון y. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/ספציאלkernel

שמעאן מסנן תמונה דו מימדי שמעריך את הממוצע על פני צורה נתונה בשכונה,
הפרמטרים הנתמכים הם:

לעצב = 8n; בית חרושת
צורת שכונה כדי להעריך את הממוצע. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 2dimage/shape

סוּבל מסנן Sobel הדו-ממדי להערכת שיפוע. שים לב שסוג פיקסל הפלט של
התמונה המסוננת זהה לסוג פיקסל הקלט, לכן המרת הקלט
מראש לנקודה צפה מומלצת תמונה מוערכת., נתמכת
הפרמטרים הם:

dir = x; כתיב
כיוון שיפוע. הערכים הנתמכים הם:
y שיפוע בכיוון y
x - שיפוע בכיוון x

מיון-תווית
פלאגין זה ממיין את התוויות של תמונה בקנה מידה אפור כך שהתווית הנמוכה ביותר
הערך תואם את התווית עם הפיקסלים הרבים ביותר. הרקע (0) לא
נגע

(ללא פרמטרים)

sws ראש מים זרעים. האלגוריתם מחלץ בדיוק כל כך הרבה אזורים כמו ראשוניים
תוויות ניתנות בתמונת הזרע. הפרמטרים הנתמכים הם:

גראד = 0; bool
פרש את תמונת הקלט כהדרגה. .

סימן = 0; bool
סמן את פרשת המים המפולחת בערך סולם אפור מיוחד.

n = [כדור:r=1]; בית חרושת
שכונה לאזור ראש המים צומח. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 2dimage/shape

זרע =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונת קלט זרע המכילה את התוויות עבור האזורים ההתחלתיים.

טי שמור את תמונת הקלט לקובץ והעביר אותה גם למסנן הבא,
הפרמטרים הנתמכים הם:

פילה =(פלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ הפלט כדי לשמור גם את התמונה..

דליל דילול מורפולוגי. דילול עד להתכנסות יביא ל-8-מחוברים
שלד, פרמטרים נתמכים הם:

iter = 0; int ב [1, 1000000]
מספר האיטרציות להפעלה, 0=עד להתכנסות.

לָדוּשׁ מסנן זה מגדיר את כל הפיקסלים של תמונה לאפס שיורדים מתחת לרמה מסוימת
סף ושכניהם בצורת שכונה נתונה גם הם יורדים מתחת ל-a
סף זה, הפרמטרים הנתמכים הם:

לעצב = 4n; בית חרושת
צורת שכונה לקחת בחשבון. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 2dimage/shape

לָדוּשׁ = 5; לְהַכפִּיל
ערך הסף.

לשנות הפוך את תמונת הקלט עם הטרנספורמציה הנתונה., פרמטרים נתמכים
הם:

פילה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם הקובץ המכיל את השינוי..

ws פילוח ראשי מים בסיסיים, הפרמטרים הנתמכים הם:

evalgrad = 0; bool
הגדר ל-1 אם תמונת הקלט אינה מייצגת תמונת נורמה של גרדיאנט.

סימן = 0; bool
סמן את פרשת המים המפולחת בערך סולם אפור מיוחד.

n = [כדור:r=1]; בית חרושת
שכונה לאזור ראש המים צומח. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 2dimage/shape

לָדוּשׁ = 0; לצוף פנימה [0, 1)
סף נורמה שיפוע יחסי. ערך סף הערך בפועל הוא
thresh * (max_grad - min_grad) + min_grad. אגנים מופרדים על ידי שיפועים
עם נורמה נמוכה יותר יצטרפו.

תוספים: 2Dimage/io

bmp תמיכה בקלט/פלט של תמונה דו-ממדית של BMP

סיומות קבצים מוכרות: .BMP, .bmp

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות ללא סימן

מאגר נתונים IO וירטואלי למאגר הנתונים הפנימי וממנו

סיומות קבצים מזוהות: .@

dicom תמונה דו-ממדית io עבור DICOM

סיומות קבצים מוכרות: .DCM, .dcm

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 16 סיביות, 16 סיביות ללא חתימה

exr תוסף 2dimage io עבור תמונות OpenEXR

סיומות קבצים מוכרות: .EXR, .exr

סוגי אלמנטים נתמכים:
32 סיביות ללא סימן, נקודה צפה 32 סיביות

jpg תוסף 2dimage io לתמונות בקנה מידה אפור של jpeg

סיומות קבצים מוכרות: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

סוגי אלמנטים נתמכים:
8 ביט לא חתום

png תוסף 2dimage io לתמונות png

סיומות קבצים מוכרות: .PNG, .png

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות ללא סימן

חי תמיכה בפלט תמונה RAW דו-ממדית

סיומות קבצים מוכרות: .RAW, .raw

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות בסימן, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 16 סיביות ללא סימן,
חתום 32 סיביות, ללא סימן 32 סיביות, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64
קצת

טיף תמיכה בקלט/פלט של TIFF בתמונה דו-ממדית

סיומות קבצים מוכרות: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 ביט ללא סימן, 16 סיביות ללא סימן, 32 סיביות ללא סימן

Vista תוסף 2Dimage io לתמונות Vista

סיומות קבצים מוכרות: .V, .VISTA, .v, .vista

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות בסימן, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 16 סיביות ללא סימן,
חתום 32 סיביות, ללא סימן 32 סיביות, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64
קצת

תוספים: תמונה/צורה תלת מימדית

1n צורה המכילה רק את הנקודה המרכזית

(ללא פרמטרים)

4n צורה דו מימדית בשכונה 4n

(ללא פרמטרים)

8n צורה דו מימדית בשכונה 8n

(ללא פרמטרים)

מלבן יוצר מסכת צורת מלבן, הפרמטרים הנתמכים הם:

למלא = 1; bool
ליצור צורה מלאה.

גובה = 2; int ב-[1, inf)
גובה המלבן.

רוחב = 2; int ב-[1, inf)
רוחב המלבן.

תחום צורת שכונה כדורית סגורה של רדיוס r., הפרמטרים הנתמכים הם:

r = 2; לצוף פנימה (0, אינפ)
רדיוס כדור.

מרובע יוצר מסכות צורה מרובעת, הפרמטרים הנתמכים הם:

למלא = 1; bool
ליצור צורה מלאה.

רוחב = 2; int ב-[1, inf)
רוחב המלבן.

תוספים: 2dtransform/io

BBS IO בינארי (לא נייד) מסודר של טרנספורמציות תלת מימד

סיומות קבצים מוכרות: .bbs

מאגר נתונים IO וירטואלי למאגר הנתונים הפנימי וממנו

סיומות קבצים מזוהות: .@

Vista אחסון Vista של טרנספורמציות תלת מימדיות

סיומות קבצים מזוהות: .v2dt

xml IO מסודר של XML של טרנספורמציות תלת מימדיות

סיומות קבצים מזוהות: .x2dt

תוספים: גנרטור/רעש

גאוס מחולל רעש זה יוצר ערכים אקראיים המופצים לפי א
הפצת Gaussien באמצעות טרנספורמציה Box-Muller., נתמכת
הפרמטרים הם:

mu = 0; לָצוּף
אמצע התפלגות.

זרע = 0; uint in [0, inf)
קבע זריעה אקראית (0=init מבוסס על זמן מערכת).

סיגמא = 1; לצוף פנימה (0, אינפ)
גזירת התפלגות סטנדרטית.

מדים מחולל רעש אחיד באמצעות C stdlib rand(), הפרמטרים הנתמכים הם:

a = 0; לָצוּף
גבול תחתון אם טווח הרעשים.

b = 1; לָצוּף
גבול גבוה יותר אם טווח רעש.

זרע = 0; uint in [0, inf)
קבע זריעה אקראית (0=init מבוסס על זמן מערכת).

דוגמא

הערך את תמונת ה-MAD של התיבה התוחמת המקיפה את הפילוח מסדרה
segment.set. לא יוחל סינון מרחבי. התיבה התוחמת תוגדל ב-3
פיקסלים לכל הכיוונים. אחסן את התמונה בפורמט OpenEXR.

mia-2dseriesgradMAD -i segment.set -o mad.exr -c -e 3

מחבר(ים)

גרט וולני

זכויות יוצרים

תוכנה זו היא זכויות יוצרים (ג) 1999–2015 לייפציג, גרמניה ומדריד, ספרד. זה מגיע
ללא כל אחריות ואתה רשאי להפיץ אותו מחדש תחת תנאי ה-GNU
רישיון ציבורי כללי גרסה 3 (או מאוחר יותר). למידע נוסף הפעל את התוכנית עם
אפשרות '--זכויות יוצרים'.

השתמש ב-mia-2dseriesgradMAD באופן מקוון באמצעות שירותי onworks.net