mia-2dstack-cmeans-presegment - Dalam Talian di Awan

JADUAL:

NAMA

mia-2dstack-cmeans-presegment - Pra-kelaskan siri imej input dengan menggunakan c-means
penganggar

SINOPSIS

mia-2dstack-cmeans-presegment -i -o -L [pilihan]

DESCRIPTION

mia-2dstack-cmeans-presegment Program ini mula-mula menilai histogram jarang input
siri imej, kemudian menjalankan klasifikasi c-means ke atas histogram, dan kemudian anggaran
topeng untuk satu kelas (diberikan) berdasarkan kebarangkalian kelas. Program ini hanya menerima
imej lapan atau 16 bit piksel integer.

PILIHAN

Fail-IO
-i --in-file=(input, diperlukan); io
imej input untuk ditapis Untuk jenis fail yang disokong lihat
PLUGINS:2dimage/io

-p --out-probmap=(output); tali
Simpan peta kebarangkalian pada fail ini

-t --type=png
jenis nama fail output

-o --out-mask=(output, diperlukan); tali
pangkalan nama fail output

Bantuan & Info
-V --verbose=amaran
verbositi output, cetak mesej tahap tertentu dan keutamaan yang lebih tinggi.
Keutamaan yang disokong bermula pada tahap terendah ialah:
maklumat ‐ Mesej tahap rendah
mengesan ‐ Surih panggilan fungsi
gagal ‐ Laporkan kegagalan ujian
amaran ‐ Amaran
kesilapan ‐ Laporkan ralat
debug ‐ Keluaran nyahpepijat
mesej ‐ Mesej biasa
maut ‐ Laporkan hanya kesilapan yang membawa maut

--hak cipta
mencetak maklumat hak cipta

-h --bantuan
cetak bantuan ini

-? --penggunaan
mencetak bantuan ringkas

--versi
cetak nombor versi dan keluar

Parameter
-T --histogram-thresh=5; terapung dalam [0, 50]
Peratusan bahagian ekstrem histogram yang akan runtuh ke dalam
tong histogram terakhir masing-masing.

-C --classes=kmeans:nc=3
C-means class initializerC-means class initializer Untuk pemalam yang disokong
lihat PLUGINS:1d/cmeans

-S --ambang benih=0.95; terapung dalam (0, 1)
Nilai ambang kebarangkalian untuk menganggap piksel sebagai piksel benih.

-L --label=(diperlukan); int dalam [0, 10]
Label kelas untuk mencipta topeng daripada Label Kelas untuk mencipta topeng daripada

Pemprosesan
--benang=-1
Bilangan maksimum benang untuk digunakan untuk pemprosesan, Nombor ini harus lebih rendah
atau sama dengan bilangan teras pemproses logik dalam mesin. (-1:
anggaran automatik).Bilangan maksimum benang untuk digunakan untuk pemprosesan,Ini
nombor hendaklah lebih rendah atau sama dengan bilangan teras pemproses logik
mesin itu. (-1: anggaran automatik).

PEMAIN: 1d/cmbermaksud

walaupun C-Means pemula yang menetapkan pusat kelas permulaan sebagai teragih sama rata
melebihi [0,1], parameter yang disokong ialah:

nc =(diperlukan, ulong)
Bilangan kelas untuk digunakan untuk pengelasan fuzzy-cmeans.

kmeans C-Means pemula yang menetapkan pusat kelas awal dengan menggunakan k-means
klasifikasi, parameter yang disokong ialah:

nc =(diperlukan, ulong)
Bilangan kelas untuk digunakan untuk pengelasan fuzzy-cmeans.

dipratentukan
C-Means pemula yang menetapkan nilai yang telah ditetapkan untuk pusat kelas permulaan,
parameter yang disokong ialah:

cc =(diperlukan, vdouble)
Pusat kelas permulaan fuzzy-cmeans klasifikasi (dinormalkan kepada julat
[0,1]).

PEMAIN: 2dimage/io

bmp Sokongan input/output imej 2D BMP

Sambungan fail yang diiktiraf: .BMP, .bmp

Jenis elemen yang disokong:
data binari, 8 bit tidak ditandatangani, 16 bit tidak ditandatangani

kumpulan data IO maya ke dan dari kumpulan data dalaman

Sambungan fail yang diiktiraf: .@

dicom Imej 2D io untuk DICOM

Sambungan fail yang diiktiraf: .DCM, .dcm

Jenis elemen yang disokong:
ditandatangani 16 bit, tidak ditandatangani 16 bit

exr pemalam 2dimage io untuk imej OpenEXR

Sambungan fail yang diiktiraf: .EXR, .exr

Jenis elemen yang disokong:
32 bit tidak ditandatangani, titik terapung 32 bit

jpg pemalam 2dimage io untuk imej skala kelabu jpeg

Sambungan fail yang diiktiraf: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Jenis elemen yang disokong:
8 bit tidak ditandatangani

png pemalam 2dimage io untuk imej png

Sambungan fail yang dikenali: .PNG, .png

Jenis elemen yang disokong:
data binari, 8 bit tidak ditandatangani, 16 bit tidak ditandatangani

mentah Sokongan output imej 2D RAW

Sambungan fail yang diiktiraf: .RAW, .raw

Jenis elemen yang disokong:
data binari, ditandatangani 8 bit, tidak ditandatangani 8 bit, ditandatangani 16 bit, tidak ditandatangani 16 bit,
ditandatangani 32 bit, tidak ditandatangani 32 bit, titik terapung 32 bit, titik terapung 64
sedikit

kepialu Sokongan input/output imej 2D TIFF

Sambungan fail yang dikenali: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Jenis elemen yang disokong:
data binari, 8 bit tidak ditandatangani, 16 bit tidak ditandatangani, 32 bit tidak ditandatangani

vista pemalam 2dimage io untuk imej vista

Sambungan fail yang diiktiraf: .V, .VISTA, .v, .vista

Jenis elemen yang disokong:
data binari, ditandatangani 8 bit, tidak ditandatangani 8 bit, ditandatangani 16 bit, tidak ditandatangani 16 bit,
ditandatangani 32 bit, tidak ditandatangani 32 bit, titik terapung 32 bit, titik terapung 64
sedikit

CONTOH

Jalankan program ke atas imej imageXXXX.png dengan histogram jarang, ambang bawah
30% tong sampah (jika ada), jalankan cmeans dengan dua kelas pada piksel bukan sifar dan kemudian
cipta topeng untuk kelas 1 sebagai latar depanXXXX.png.

mia-2dstack-cmeans-presegment -i imejXXXX.png -o latar depan -t png --histogram-tresh=30
--kelas 2 --label 1

AUTHOR(s)

Gert Wollny

HAKCIPTA

Perisian ini adalah Hak Cipta (c) 1999‐2015 Leipzig, Jerman dan Madrid, Sepanyol. Ia datang
dengan BENAR-BENAR TIADA WARANTI dan anda boleh mengagihkannya semula di bawah syarat-syarat GNU
LESEN AWAM AM Versi 3 (atau lebih baru). Untuk maklumat lanjut jalankan program dengan
pilihan '--hak cipta'.

Gunakan mia-2dstack-cmeans-presegment dalam talian menggunakan perkhidmatan onworks.net