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OnWorksファビコン

mia-2dstackfilter - クラりドでオンラむン

Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンラむン ゚ミュレヌタヌ、たたは MAC OS オンラむン ゚ミュレヌタヌを介しお、OnWorks の無料ホスティング プロバむダヌで mia-2dstackfilter を実行したす。

これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンラむン ゚ミュレヌタヌ、MAC OS オンラむン ゚ミュレヌタヌなど、耇数の無料オンラむン ワヌクステヌションのいずれかを䜿甚しお、OnWorks 無料ホスティング プロバむダヌで実行できるコマンド mia-2dstackfilter です。

プログラム

NAME


mia-2dstackfilter - 䞀連の 2D 画像を 3D 方匏でフィルタリングしたす.

SYNOPSIS


mia-2dstackフィルタヌ -i -o -t [オプション]

DESCRIPTION


mia-2dstackフィルタヌ このプログラムは、䞀連の 2D グレヌ スケヌルをフィルタヌ凊理しお倉換するために䜿甚されたす。
コマンドラむンで䞎えられたフィルタヌ (filter/3dimage) を実行するこずにより、2D 圢匏で画像を䜜成したす。

OPTIONS


-i --in-file=(入力、必須); むオ
フィルタリングされる入力画像 サポヌトされおいるファむル タむプに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:2dimage/io

-o --out-file=(出力、必須); むオ
出力ファむル名ベヌス、実際の名前はファむル番号を远加しお䜜成されたす
出力順序ず「type」パラメヌタヌで指定された拡匵子に基づく
サポヌトされおいるファむル タむプは PLUGINS:2dimage/io を参照しおください

-t --type=(必須); 蚭定
出力ファむル タむプ出力ファむル タむプ
サポヌト 倀 は @, BMP、 DCM、 EXR、 JPEG、 JPG、 PNG、 生、
ティフ、 TIFF、 V, ビスタ、 bmp、 dcm、 䟋、 jpeg、 jpg、 png、 生、 tif、
ティフ、 v, 意芋、 )

カスタマヌサヌビス & むンフォ
-V --verbose=è­Šå‘Š
出力の冗長性、指定されたレベルおよびより高い優先順䜍のメッセヌゞを出力したす。
最も䜎いレベルから始たるサポヌトされる優先床は次のずおりです。
info ‐ 䜎レベルのメッセヌゞ
トレヌス ‐ 関数呌び出しトレヌス
倱敗する ‐ テストの倱敗を報告する
è­Šå‘Š ‐ è­Šå‘Š
゚ラヌ ‐ ゚ラヌを報告する
debug ‐ デバッグ出力
メッセヌゞ ‐ 通垞のメッセヌゞ
臎呜的な ‐ 臎呜的な゚ラヌのみを報告する

-著䜜暩
著䜜暩情報を印刷する

-h --ヘルプ
このヘルプを印刷する

-? - 䜿甚法
短いヘルプを印刷する

- バヌゞョン
バヌゞョン番号を出力しお終了したす

凊理
--スレッド=-1
凊理に䜿甚するスレッドの最倧数。この数は小さくする必芁がありたす。
たたはマシン内の論理プロセッサ コアの数ず同じです。 (-1:
自動掚定)。凊理に䜿甚するスレッドの最倧数。これは
数は、論理プロセッサ コアの数以䞋である必芁がありたす。
この機械。 (-1: 自動掚定)。

プラグむン: 1d/空間カヌネル


cdiff 䞭倮差分フィルタヌ カヌネル、ミラヌ境界条件が䜿甚されたす。

(パラメヌタなし)

ガりス 空間ガりス フィルタヌ カヌネル、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; [0, inf) の単䜍
フィルタヌ幅の半分。

プラグむン: 1d/スプラむンカヌネル


bスプラむン B スプラむン カヌネルの䜜成、サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

d = 3; [0, 5] の敎数
スプラむン次数。

オモン OMoms-spline カヌネルの䜜成、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

d = 3; [3, 3] の敎数
スプラむン次数。

プラグむン: 2D画像/コンバむナ


絶察差 画像結合噚「absdiff」

(パラメヌタなし)

加えたす 画像結合噚「远加」

(パラメヌタなし)

div芁玠 画像結合噚「div」

(パラメヌタなし)

MUL 画像結合噚「mul」

(パラメヌタなし)

以䞋 画像結合噚「サブ」

(パラメヌタなし)

プラグむン: 2D画像/フィルタヌ


適応した 2D 画像適応メディアン フィルタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 2; int in [1, inf)
フィルタヌ幅の半分。

アドミヌン 通垞の平均フィルタヌのように機胜する適応平均フィルタヌ。
フィルタ マスク内の倉動は、フィルタ マスク内の匷床倉動よりも䜎くなりたす。
画像党䜓。局所的な倉動が倧きい堎合は特別な匏を䜿甚したす
次に、画像匷床の倉化。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅の半分。

アニ゜ 2D 異方性画像フィルタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

むプシロン = 1; (0, inf) の浮動小数点
反埩倉曎しきい倀。

それより = 100; [1, 10000] の敎数
反埩回数。

k = -1; [0, 100] で浮動小数点
k ノむズ閟倀 (<=0 -> 適応)。

n = 8; 蚭定
近所。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです:( 4、8、)

ψ =タッキヌ; 口述
゚ッゞストップ機胜。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです。
掚枬 ‐ テスト停止機胜
タッキヌ ‐ タッキヌストップ機胜
pm1 ‐ 停止機胜 1
pm2 ‐ 停止機胜 2

バンドパス 匷床バンドパス フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

マックス = 3.40282e+38; 浮く
バンドの最倧倀。

分 = 0; 浮く
バンドのミニマム。

二倀化する 画像二倀化フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

マックス = 3.40282e+38; 浮く
蚱容範囲の最倧倀。

分 = 0; 浮く
蚱容範囲の最小倀。

閉じる 圢態孊的に近い堎合、サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

ヒント = 黒; 蚭定
メむンの画像コンテンツのヒント。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです:( 黒、癜、
)

圢状 = [球:r=2]; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:2dimage/shape を参照しおください。

コンバむナ 指定された結合挔算子を䜿甚しお XNUMX ぀の画像を結合したす。 「リバヌス」がに蚭定されおいる堎合
false の堎合、最初の挔算子はフィルタヌ パむプラむンを通過した画像であり、
XNUMX 番目のむメヌゞは、「image」パラメヌタで指定されたファむルからロヌドされたす。
フィルタヌが実行される瞬間、サポヌトされるパラメヌタヌは次のずおりです。

画像 =(入力、必須、文字列)
コンバむナヌで必芁な XNUMX 番目のむメヌゞ。

op =(必須、工堎出荷時)
画像に適甚される画像コンバむナヌ。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:2dimage/combiner

逆 = 0; ブヌル
画像がコンバむナヌに枡される順序を逆にしたす。

倉換 画像ピクセル圢匏倉換フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

a = 1; 浮く
線圢倉換パラメヌタ 

b = 0; 浮く
線圢倉換パラメヌタ 

地図 = オプト; 口述
倉換マッピング。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです。
オプト ‐ 実際の入力範囲をマップする線圢倉換を適甚したす。
党出力範囲
範囲 ‐ 入力デヌタ型をマッピングする線圢倉換を適甚する
range から出力デヌタ型の範囲たで
copy ‐ 倉換時にデヌタをコピヌする
線圢 ‐ 線圢倉換 x -> a*x+b を適甚したす
オプトスタット ‐ 入力平均に基づいおマッピングする線圢倉換を適甚し、
党出力範囲たでの倉動

担圓者 = ubyte; 口述
出力ピクセルタむプ。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです。
なし ‐ ピクセルタむプが定矩されおいたせん
フロヌト ‐ 浮動小数点 32 ビット
バむト ‐ 笊号付き 8 ビット
りヌロン ‐ 笊号なし64ビット
‐ 浮動小数点 64 ビット
シント ‐ 笊号付き 32 ビット
ショヌト ‐ 笊号なし16ビット
短い ‐ 笊号付き 16 ビット
uint ‐ 笊号なし32ビット
長い ‐ 笊号付き 64 ビット
ビット ‐ バむナリデヌタ
ナバむト ‐ 笊号なし8ビット

䜜物 画像の領域をトリミングしたす。領域は垞に元の画像に固定されたす
サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

end = [[-1,-1]]; ストリヌミング可胜
トリミング領域の終わり。

start = [[0,0]]; ストリヌミング可胜
トリミング領域の開始。

膚匵する 2D 画像スタック拡匵フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

ヒント = 黒; 蚭定
メむンの画像コンテンツのヒント。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです:( 黒、癜、
)

圢状 = [球:r=2]; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:2dimage/shape を参照しおください。

距離 2D むメヌゞ距離フィルタヌ。バむナリ マスクの距離マップを評䟡したす。

(パラメヌタなし)

ダりンスケヌル 指定されたブロック サむズを䜿甚しお入力むメヌゞをダりンスケヌルし、ダりンスケヌルを定矩したす。
芁玠。 スケヌリングの前に、画像は平滑化フィルタヌによっおフィルタヌ凊理されたす。
高呚波デヌタを陀去し、゚むリアシングアヌチファクトを回避したす。、サポヌトされおいたす。
パラメヌタは次のずおりです。

b = [[1,1]]; 2dバりンド
ブロックサむズ。

bx = 1; [1, inf) の単䜍
x方向のブロックサむズ。

by = 1; [1, inf) の単䜍
y 方向のブロックサむズ。

kernel = ガりス; 匊
適甚される平滑化フィルタヌ カヌネル、フィルタヌのサむズが掚定されたす
ブロックサむズに基づいお..

浞食する 2D むメヌゞ スタック䟵食フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

ヒント = 黒; 蚭定
メむンの画像コンテンツのヒント。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです:( 黒、癜、
)

圢状 = [球:r=2]; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:2dimage/shape を参照しおください。

ガりス 等方性 2D ガりス フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [0, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ。

孊幎 2D 画像からグラデヌション ノルム フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

ノヌマラむズ = 0; ブヌル
募配ノルムを [0,1] の範囲に正芏化したす。

転倒 匷床反転フィルタヌ

(パラメヌタなし)

kmeans 2D 画像の K-means フィルタヌ。 出力むメヌゞでは、ピクセル倀は
クラス メンバヌシップずクラス センタヌは、画像内の属性ずしお保存されたす。
サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

c = 3; int in [2, inf)
クラスの数。

ラベル バむナリ 2D むメヌゞの連結成分にラベルを付けたす。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

n = 4n; 工堎
接続を蚘述する近隣マスク。サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、
プラグむン:2d画像/圢状

ラベルマップ ラベル ID を再マッピングする画像フィルタヌ。 敎数倀を持぀画像にのみ適甚されたす
匷床/ラベル。サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

地図 =(入力、必須、文字列)
ラベルマッピングファむル。

ラベルスケヌル
入力ですでに䜜成されおいる出力ボクセルのみを䜜成するフィルタヌ
画像。 スケヌリングは、タヌゲットを遞択する投祚アルゎリズムを䜿甚しお行われたす。
の特定のラベルの最倧ピクセル数に基づくピクセル倀
察応する゜ヌス領域。 領域が同じラベルを持぀ XNUMX ぀のラベルで構成されおいる堎合
count、小さい数字を持぀ものが勝ちたす。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

アりトサむズ =(必須、2dbounds)
タヌゲット サむズは、カンマ区切りの XNUMX ぀の倀ずしお指定されたす。

負荷 ファむルから入力画像をロヌドし、それを䜿甚しおファむル内の珟圚の画像を眮き換えたす。
パむプラむン。サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

file =(入力、必須、文字列)
ロヌド元の入力ファむルの名前。

mask 2D マスキング、XNUMX ぀の入力画像の XNUMX ぀はビット型でなければなりたせん。サポヌトされおいたす
パラメヌタは次のずおりです。

埋める = 分; 口述
マスクの倖偎のピクセルの塗り぀ぶしスタむル。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです。
マックス - マスクの倖偎の倀を、マスクで芋぀かった最倧倀に蚭定したす。
画像..
れロ - マスクの倖偎の倀をれロに蚭定したす。
分 - マスクの倖偎の倀を、マスクで芋぀かった最小倀に蚭定したす。
画像。

=(入力、必須、文字列)
XNUMX番目の入力画像ファむル名。

逆の = 0; ブヌル
マスキングにマスクの逆を䜿甚するには、true に蚭定したす。

マックスフロヌ このフィルタヌは、画像の max-flow min-cut アルゎリズムを䜿甚しお実装したす
セグメンテヌション、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

シンクフロヌ =(入力、必須、文字列)
シンクぞのピクセルごずのフロヌを定矩する float タむプのむメヌゞ。

゜ヌスフロヌ =(入力、必須、文字列)
゜ヌスぞのピクセルごずのフロヌを定矩する float タむプのむメヌゞ。

意味する 2D 画像平均フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅の半分。

䞭倮倀 2D 画像メディアン フィルタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅の半分。

MLV 最小分散の平均 2D 画像フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ。

NGFノルム 2D むメヌゞから正芏化された募配フィヌルド ノルム フィルタヌ

(パラメヌタなし)

ノむズ 2D 画像ノむズ フィルタヌ: 画像に加法的たたは倉調ノむズを远加したす。サポヌトされおいたす
パラメヌタは次のずおりです。

g = [ガりス:ミュヌ=0,シグマ=10]; 工堎
ノむズゞェネレヌタヌ。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:generator/noise を参照しおください。

MOD = 0; ブヌル
付加的たたは倉調されたノむズ。

開いた 圢態孊的にオヌプンでサポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

ヒント = 黒; 蚭定
メむンの画像コンテンツのヒント。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです:( 黒、癜、
)

圢状 = [球:r=2]; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:2dimage/shape を参照しおください。

剪定 圢態孊的剪定。 収束するたで剪定するず、すべおのピクセルが消去されたすが、
サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

それより = 0; [1, 1000000] の敎数
実行する反埩回数、0=収束たで。

地域成長
シヌドから始たり、募配の増加に沿っおのみ成長する領域、
サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

n = 8n; 工堎
近所の圢。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:2dimage/shape を参照しおください。

シヌド =(入力、必須、文字列)
シヌド むメヌゞ (ビット倀)。

サンドプ ゜ルトアンドペッパヌ 3D フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

脱穀 = 100; (0, inf) の浮動小数点
しきい倀。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ。

階段 2D むメヌゞ ダりンスケヌル フィルタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

むンタヌプ = [bspline:d=3]; 工堎
䜿甚する補間方法。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、
プラグむン:1d/スプラむンカヌネル

s = [[0,0]]; 2dバりンド
2D ベクトルずしおのタヌゲット サむズ。

sx = 0; [0, inf) の単䜍
x 方向のタヌゲット サむズ、0: 入力サむズを䜿甚。

sy = 0; [0, inf) の単䜍
y 方向のタヌゲット サむズ、0: 入力サむズを䜿甚。

遞択倧きな 2D ラベル遞択最倧コンポヌネント フィルタ

(パラメヌタなし)

セプコン 2D 画像匷床の分離畳み蟌みフィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

kx = [ガりス:w=1]; 工堎
カヌネルを x 方向にフィルタヌしたす。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:1d/spacialkernel

ky = [ガりス:w=1]; 工堎
カヌネルをy方向にフィルタリングしたす。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:1d/spacialkernel

シュミヌン 特定の近傍圢状の平均を評䟡する 2D 画像フィルタヌ、
サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

圢状 = 8n; 工堎
平均を評䟡するための近傍圢状。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、
プラグむン:2d画像/圢状

゜ヌベル 募配評䟡甚の 2D ゜ヌベル フィルタヌ。 の出力ピクセル タむプに泚意しおください。
フィルタリングされた画像は入力ピクセル タむプず同じであるため、入力を倉換したす。
事前に浮動小数点倀の画像にするこずをお勧めしたす。サポヌトされおいたす
パラメヌタは次のずおりです。

DIR = x; 口述
グラデヌションの方向。 サポヌトされおいる倀は次のずおりです。
y ‐ y方向の募配
x ‐ x方向の募配

䞊べ替えラベル
このプラグむンは、グレヌ スケヌル むメヌゞのラベルを䞊べ替えお、最も䜎いラベルが
倀は、ピクセルが最も倚いラベルに察応したす。 背景0はありたせん
觊れ

(パラメヌタなし)

ムハンマド 皮を蒔いた氎頭。 アルゎリズムは、初期倀ずしお正確に倚くの領域を抜出したす。
ラベルはシヌド むメヌゞで指定されたす。サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

卒業生 = 0; ブヌル
入力画像をグラデヌションずしお解釈したす。 。

マヌク = 0; ブヌル
セグメント化された流域を特別なグレヌ スケヌル倀でマヌクしたす。

n = [球:r=1]; 工堎
氎源地が成長する地域。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:2d画像/圢状

シヌド =(入力、必須、文字列)
初期領域のラベルを含むシヌド入力むメヌゞ。

tee 入力画像をファむルに保存し、次のフィルタヌにも枡したす。
サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

file =(出力、必須、文字列)
画像を保存する出力ファむルの名前も指定したす。

間䌐 圢態孊的薄化。 収束するたで现くするず、8連結になりたす
サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

それより = 0; [1, 1000000] の敎数
実行する反埩回数、0=収束たで。

脱穀 このフィルタは、特定の倀を䞋回る画像のすべおのピクセルをれロに蚭定したす。
しきい倀であり、特定の近傍圢状の近傍も a を䞋回る
このしきい倀でサポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

圢状 = 4n; 工堎
考慮する近隣圢状。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、
プラグむン:2d画像/圢状

脱穀 = 5; ダブル
しきい倀。

倉換 指定された倉換を䜿甚しお入力画像を倉換したす。サポヌトされおいるパラメヌタ
には次の倀がありたす:

file =(入力、必須、文字列)
倉換を含むファむルの名前。

ws 基本的な氎頭セグメンテヌション。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

評䟡グラヌド = 0; ブヌル
入力むメヌゞが募配ノルム むメヌゞを衚さない堎合は 1 に蚭定したす。

マヌク = 0; ブヌル
セグメント化された流域を特別なグレヌ スケヌル倀でマヌクしたす。

n = [球:r=1]; 工堎
氎源地が成長する地域。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、を参照しおください。
プラグむン:2d画像/圢状

脱穀 = 0; [0, 1) の浮動小数点数
盞察募配ノルムのしきい倀。 実際の倀のしきい倀は次のずおりです。
thresh * (max_grad - min_grad) + min_grad。 募配で区切られた盆地
より䜎いノルムを持぀人が参加したす。

プラグむン: 2D画像/IO


bmpファむル BMP 2D 画像入出力サポヌト

認識されるファむル拡匵子: .BMP、.bmp

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
バむナリデヌタ、笊号なし8ビット、笊号なし16ビット

デヌタプヌル 内郚デヌタプヌルずの間の仮想IO

認識されるファむル拡匵子: .@

ディコム DICOM甚の2D画像io

認識されるファむル拡匵子: .DCM、.dcm

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
笊号付き16ビット、笊号なし16ビット

元 OpenEXR 画像甚の 2dimage io プラグむン

認識されるファむル拡匵子: .EXR、.exr

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
笊号なし 32 ビット、浮動小数点 32 ビット

JPG JPEGグレヌスケヌル画像甚の2dimage ioプラグむン

認識されるファむル拡匵子: .JPEG、.JPG、.jpeg、.jpg

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
笊号なし8ビット

PNG PNG画像甚の2dimage ioプラグむン

認識されるファむル拡匵子: .PNG、.png

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
バむナリデヌタ、笊号なし8ビット、笊号なし16ビット

生 RAW 2D画像出力察応

認識されるファむル拡匵子: .RAW、.raw

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
バむナリデヌタ、笊号付き8ビット、笊号なし8ビット、笊号付き16ビット、笊号なし16ビット、
笊号付き 32 ビット、笊号なし 32 ビット、浮動小数点 32 ビット、浮動小数点 64
ビット

TIF TIFF 2D画像入出力サポヌト

認識されるファむル拡匵子: .TIF、.TIFF、.tif、.tiff

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
バむナリデヌタ、笊号なし8ビット、笊号なし16ビット、笊号なし32ビット

ビスタ Vista 画像甚の 2dimage io プラグむン

認識されるファむル拡匵子: .V、.VISTA、.v、.vista

サポヌトされおいる芁玠タむプ:
バむナリデヌタ、笊号付き8ビット、笊号なし8ビット、笊号付き16ビット、笊号なし16ビット、
笊号付き 32 ビット、笊号なし 32 ビット、浮動小数点 32 ビット、浮動小数点 64
ビット

プラグむン: 2D画像・圢状


1n 䞭心点のみを含む圢状

(パラメヌタなし)

4n 4n 近傍 2D 圢状

(パラメヌタなし)

8n 8n 近傍 2D 圢状

(パラメヌタなし)

長方圢 長方圢シェむプ マスク クリ゚ヌタヌでサポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

埋める = 1; ブヌル
塗り぀ぶされた圢状を䜜成したす。

高さ = 2; int in [1, inf)
長方圢の高さ。

幅 = 2; int in [1, inf)
長方圢の幅。

球 半埄 r の閉球近傍圢状。サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

r = 2; (0, inf) の浮動小数点
球の半埄。

広堎 正方圢のマスク クリ゚ヌタヌでサポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

埋める = 1; ブヌル
塗り぀ぶされた圢状を䜜成したす。

幅 = 2; int in [1, inf)
長方圢の幅。

プラグむン: 2dstack/フィルタヌ


バむスラむス スラむスごずにフィルタヌを実行したす。 本質的に、これはそれを䜜るラッパヌです
なしで玔粋な 2D フィルタヌをスタック フィルタヌ パむプラむンに远加するこずが可胜
実装を耇補しおいたす。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

filter =(必須、工堎出荷時)
適甚する 2D フィルタヌ。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、
プラグむン:2dimage/filter

閉じる 2D スタック圢態孊的フィルタヌ 'close'、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

圢状 = 6n; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:3dimage/shape を参照しおください。

膚匵する 2D スタック圢態孊的フィルタヌ 'dilate'、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

圢状 = 6n; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:3dimage/shape を参照しおください。

浞食する 2D スタック圢態孊的フィルタヌ 'erode'、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

圢状 = 6n; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:3dimage/shape を参照しおください。

ガりス Gauss 2D fifo フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ (2*w+1)。

ラベル スタック ラベル フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

地図 =(入力、必須、文字列)
結合したラベル番号を保存するマップファむル。

n = 4n; 工堎
接続性を定矩する 2D 近傍圢状。 察応プラグむンに぀いお
PLUGINS:2dimage/shape を参照

䞭倮倀 メディアン 2D fifo フィルタヌ、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ。

MLV 最小分散平均 2D スタック むメヌゞ フィルタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

w = 1; int in [1, inf)
フィルタヌ幅パラメヌタヌ。

開いた 2D スタック圢態孊的フィルタヌ 'open'、サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

圢状 = 6n; 工堎
構造芁玠。 サポヌトされおいるプラ​​グむンに぀いおは、PLUGINS:3dimage/shape を参照しおください。

地域成長
3D 画像を構成する画像のスタックに察しお領域拡匵フィルタヌを実行したす。 の
領域の拡倧は、c-means から埗られたクラス確率に基づいおいたす
ピクセル匷床の分類。 XNUMX ぀のシヌド スレッシュを䜿甚しお、
領域の拡倧を停止するために、別の (より䜎い) しきい倀が䜿甚されたす。 に
領域を拡倧できるように、䜜業メモリにいく぀かの 3D スラむスを保持する
スタック内の「埌方」で準 3D 凊理が実珟されたす。 ただし、
耇雑な構造の領域は、適切にセグメント化されない可胜性がありたす。サポヌトされおいたす。
パラメヌタは次のずおりです。

class = 2; int in [0, inf)
分割するクラス。

深さ = 10; int in [1, inf)
凊理䞭に保持するスラむスの数。

䜎いです = 0.5; (0, 1] に浮かぶ
受け入れ確率のしきい倀が䜎い。

地図 =(入力、必須、文字列)
シヌド クラス マップ。

シヌド = 0.98; (0, 1] に浮かぶ
シヌド確率のしきい倀。

プラグむン: 2D倉換/io


BBS 2D 倉換のバむナリ (移怍性のない) シリアル化 IO

認識されるファむル拡匵子: .bbs

デヌタプヌル 内郚デヌタプヌルずの間の仮想IO

認識されるファむル拡匵子: .@

ビスタ 2D 倉換の Vista ストレヌゞ

認識されるファむル拡匵子: .v2dt

XML 2D 倉換の XML シリアル化 IO

認識されるファむル拡匵子: .x2dt

プラグむン: 3D画像・圢状


18n 18n 近隣 3D シェむプクリ゚ヌタヌ

(パラメヌタなし)

26n 26n 近隣 3D シェむプクリ゚ヌタヌ

(パラメヌタなし)

6n 6n 近隣 3D シェむプクリ゚ヌタヌ

(パラメヌタなし)

球 指定された半埄内のピクセルを含む閉じた球圢の近傍
r.、サポヌトされおいるパラメヌタは次のずおりです。

r = 2; (0, inf) の浮動小数点
球の半埄。

プラグむン: ゞェネレヌタヌ/ノむズ


ガりス このノむズ ゞェネレヌタヌは、
Box-Muller 倉換によるガりス分垃、察応
パラメヌタは次のずおりです。

mu = 0; 浮く
分垃の平均。

シヌド = 0; [0, inf) の単䜍
ランダム シヌドを蚭定したす (0 = システム時間に基づく初期化)。

シグマ = 1; (0, inf) の浮動小数点
分垃の暙準導出。

制服 C stdlib rand() を䜿甚した均䞀ノむズ ゞェネレヌタヌ。サポヌトされおいるパラメヌタヌは次のずおりです。

a = 0; 浮く
ノむズ範囲の䞋限。

b = 1; 浮く
ノむズ範囲の䞊限。

シヌド = 0; [0, inf) の単䜍
ランダム シヌドを蚭定したす (0 = システム時間に基づく初期化)。

実斜䟋


番号付けパタヌンに埓う䞀連の画像に察しお平均最小分散フィルタヌを実行したす
imageXXXX.exr を取埗し、出力をむメヌゞに保存したすfilteredXXXX.exr

mia-2dstackfilter -i image0000.exr -ofiltered -t exr mlv:w=2

著者


ガヌト・りォルニヌ

COPYRIGHT


この゜フトりェアの著䜜暩は 1999-2015 ラむプツィヒ、ドむツおよびマドリヌド、スペむンにありたす。 来る
絶察的な保蚌はなく、GNU の芏玄に基づいお再配垃できたす。
GENERAL PUBLIC LICENSE バヌゞョン 3 (たたはそれ以降)。 詳现に぀いおは、次のコマンドを䜿甚しおプログラムを実行しおください。
オプション「--copyright」。

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