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matlab - バイナリ イメージの haar ウェーブレット変換
matlab プログラムをコーディングするときに問題が発生し、本当に助けが必要です
バイナリ イメージがあります (0 と 1 のみ)。Matlab コードで haar ウェーブレット変換を使用します。
4 つのサブイメージもあります。
LL
: 最大値は 2 で、最小値は 0 です (この場合、0 - 0.5 - 1 - 1.5 - 2 になります)
HL
and LH
and HH
: max は 1 で min は -1 です (この場合、-1 - (-0.5) - 0 - 0.5 - 1 になります)
しかし今、これはバイナリ イメージなので、結果が 0 と 1 に属するようにしたいのです。
しかし、これとコードを説明する方法がわかりません。助けてください。
どうもありがとう
image-processing - 最大連結成分を見つける
バイナリ イメージ (image1) があります。元の画像のどこに図があるか(大きなテキストが含まれている可能性があります)を検出したいと思います。私は haar ウェーブレット変換を使用し、画像 B を検出します。位置には A の図形が含まれている可能性があります (画像 2)。画像 A - 画像 B = 画像 C (画像 3) を使用すると、境界があるため、うまくいかない場合があります。今、境界を削除したいですか、それとも画像Aの図形を正確に検出したいですか? どうやってするか ?。
接続されたコンポーネントを使用しようとしましたが、時間がかかります。
私の画像があります:(ここに画像を直接アップロードすることはできません)
画像 A- 画像 B = 画像 C (つまり、A(i,j)==1 かつ B(i,j)==1 の場合、C(i,j)=0;)
machine-learning - 弱い記述子と強い記述子 - マシン ビジョン
Haar のような機能が弱い記述子として記述されていると聞いたことがあります。この場合、Adaboost メソッドは SVM よりも有利であるとのことです。私の質問は、弱い記述子と強い記述子とは何ですか?また、ブースティング手法が SVM よりも優れているのはなぜですか?
signal-processing - 信号の時間が独立変数である理由
信号の時間は独立変数であり、振幅は従属変数である理由を明確に説明できますか? グーグルの結果をいくつか参照しましたが、わかりませんでした。
signal-processing - STFT で信号の有効なウィンドウを選択する方法
についてのチュートリアルを読んでいshort time fourier transfor
ましたが、理解できない、または理解できないテキストの行に達しました。チュートリアルには次のように書かれています
私が理解できなかったのは次のとおりonly the first T/2 seconds of the signal is being chosen,
with the appropriate weighting of the window
です。
私の質問は、最初の T/2 秒だけが選択されるのはなぜですか? ウィンドウの幅は T であるため、ウィンドウの T/2 だけでなく、ウィンドウの幅に含まれる信号全体を選択する必要があると思います。
T の代わりにウィンドウの幅の T/2 が選択される理由を誰か説明できますか?
signal-processing - STFT でのウィンドウ関数のしくみ
t が合計時間で t' がウィンドウの幅であることを考えると、信号処理の経験がありSTFT
、下に投稿された画像のウィンドウ関数が (tt') からのものである理由を説明できますか?
最初はウィンドウが t=0 にあり、例のウィンドウの長さが 3 の場合、ウィンドウは t=0 -> t=3 にまたがり、合計時間がたとえば、T = 10 の場合、ウィンドウ関数は のようw(T-3)
になります。これは 7 ですか?! 私は本当にそれを理解することができず、私が理解できない隠された何かがあると信じています.
よろしければご理解いただきご指導をお願いいたします。ありがとう
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