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私は数独パズルのかなりぼやけた 432x432 の画像を持っていますが、これは適切なしきい値処理を行っていません (5x5 ピクセルのブロック サイズの平均を取り、2 を引きます)。

ご覧のとおり、数字はわずかに歪んでおり、多くの破損があり、いくつかの 5 が 6 に、6 が 8 に融合しています。また、大量のノイズがあります。ノイズを修正するには、ガウスぼかしを使用して画像をさらにぼかす必要があります。ただし、かなり大きなガウス カーネルと適応しきい値 blockSize (21x21、減算 2) でさえ、すべての破損を取り除くことができず、数字をさらに融合させます。

また、しきい値処理後に画像を拡張してみました。これは、blockSize を増やすのと同様の効果があります。画像を鮮明にする、これはどちらにしてもあまり効果がありません。他に何を試す必要がありますか？

ユーザー入力を取り込んで、その値以上のすべての項目を 100 まで返す必要があるという問題があります。

私が持っている一連のデータからどのグレードを見たいかをユーザーに尋ねています。

したがって、ユーザーにグレードを入力してもらい、そのグレード以上の人のすべてのレコードを返します。

これが私がこれまでに持っているものです

私が引っ張っているデータの小さなサンプルは次のようになります

これまでの私のコードは、ユーザーが正しい関数を入力していることを確認する if ステートメントと elif ステートメントのほんの一部です。この関数は、ユーザーが文字 g を入力すると、プログラムがグレードのしきい値を要求し、そのグレード以上のデータ行を返すように動作します。

たとえば、私がユーザーで、g を入力してから 90 を入力した場合、これらの 3 行だけが返されます。

また、ユーザーが文字 S を入力すると、そのセクションのレコードが検索され、そのセクションのすべての学生が返されるため、ユーザーが s を入力してから 50 を入力すると、プログラムは次のように戻ります。

これまでに書いたコードは次のようになります

ユーザーの入力を取得して、上記のデータのリストからグレードの範囲またはセクション番号を選択する方法に困惑しています。私を助けてください。

「ほぼ」線形 (しきい値内)、実際には線形であるポイントを変更するにはどうすればよいですか?

3 つの点が互いに直線であるかどうか (ギブまたはテイク) をチェックするコードがあり、それらの座標を 100% インラインの新しい座標に置き換えたいと考えています。

これは私の別の投稿の延長です...これは再投稿ではなく、単に関連するトピックです:

Java - 平均線形グラフ プロット

このぼやけた画像にしきい値を設定して、数字をできるだけ明確にするにはどうすればよいですか?

以前の投稿で、ぼやけた画像 (左) を適応的にしきい値処理しようとしましたが、その結果、数字が歪んで切断されました (右)。

それ以来、画像の明るさを均一にするために、この投稿で説明されているようにモルフォロジー クロージング操作を使用してみました。

この画像を適応的にしきい値処理しても、あまり良い結果は得られません。ただし、明るさはほぼ均一であるため、通常のしきい値を使用できるようになりました。

これは以前よりもはるかに優れていますが、2 つの問題があります。

1. しきい値を手動で選択する必要がありました。クローズ操作により均一な明るさになりますが、他の画像では明るさのレベルが異なる場合があります。
2. 画像のさまざまな部分は、しきい値レベルをわずかに変化させたほうがうまくいきます。たとえば、左上の 9 と 7 は部分的にフェードアウトし、しきい値が低くなるはずですが、6 の一部は融合して 8 になり、しきい値が高くなるはずです。

適応しきい値に戻ると考えましたが、非常に大きなブロック サイズ (画像の 1/9) を使用すると、両方の問題が解決します。代わりに、画像の中心がはるかに明るくなるという奇妙な「ハロー効果」が発生しますが、エッジは通常のしきい値の画像とほぼ同じです。

編集: remiは、この投稿の右上にあるしきい値処理された画像を形態学的に開くことを提案しました。これはあまりうまくいきません。楕円形のカーネルを使用すると、3x3 だけが画像を完全に消去するのを避けるのに十分小さく、それでも桁に大きな破損があります。

Edit2: mmgpは、ウィーナー フィルターを使用してぼかしを除去することを提案しました。このコードを OpenCV の Wiener フィルタリング用に OpenCV4Android に適用しましたが、画像がさらにぼやけてしまいます! 私のコードと 5x5 カーネルでフィルタリングする前 (左) と後のイメージは次のとおりです。

インプレースでフィルタリングする私の適応コードは次のとおりです。

私は実際に、複数のしきい値を表示するために HighCharts を使用しようとしています。

これが私のコードの一部です。

特にここ：

実際には、2 つのしきい値があり、1 つは 0 で、もう 1 つは 3 です。

ドットのしきい値は正しいです (値が 0 ～ 3 で、色の値が ColorMiddle であるため、青いドットが表示されます)。

曲線と面積については、シリーズ グラフに追加する方法がわからないため、colorMiddle の値は表示されません。

series.yAxis.translate(threshold2) で translatorThreshold2 を使用し、それらを series.area.attr に追加する必要があると思いますが、正確な方法はわかりません。

誰にもアイデアはありますか？

EDIT1 : しきい値の線 (下の例では青色) を表示できましたが、領域が正しく塗りつぶされていません。領域は 0 から 300 の間の青色で、色は緑色 (colorMiddle ではなく、colorAbove とも呼ばれます) である必要があります。

結果はここに表示されます：http: //jsfiddle.net/LeLwu/27/（ChromeとFirefoxではたまたま異なります...）

アプリケーションのクラッシュ/ハング/Windows のクラッシュの可能性がある場合は、特定の負荷の高いアプリケーション、Windows イベント、タスク、サービス、ハードウェア情報などの詳細のログ記録を開始する必要があります。この場合、Windows API からデータを取得して、特定のパラメーターが原因で OS が不安定になることをアプリケーションが認識できる通知またはアラートを取得したいと考えています。

例 1.物理メモリと仮想メモリが利用できないため、OS が麻痺する可能性があります。2.書き込まれたメモリは伝染性があり、非常に断片化されているように見えるため、メモリ処理の問題が発生する可能性があります。3. その他のメモリ処理の問題。

Windows は不安定なアプリケーション/OS の状態に関するそのような通知または情報を取得することをサポートしていますか?

注：私が言及しているアプリケーションは.Net Framework 4で動作します

n入力の2 ^ 2 ^ n個の異なるブール関数があると述べています。問題は、これらのうちいくつが閾値パーセプトロンで表現できるかということです。

答えはすべてではないでしょうか？これは、パーセプトロンがハードしきい値と同じであり、z = mx1 + c - x2 であり、z>=0 の場合はしきい値 (z) = 1、z<0 の場合はしきい値 (z) = 0 であるためです。

シリアルポートに接続された外部ボックスがあります（実際には、問題があればBlueToothです）。

ボックスとの通信の一部は短いものです。11バイトの長さだと思いますが、他の人は長いです。4096バイトのように。

シリアル ポートの ReceivedBytesThreshold プロパティを 11 から 4096 に、またはその逆に変更できますか?

もしそうなら、誰かがそれを行うサンプルコードを教えてもらえますか?

私の基本的な質問は、どのように、いつ、どこで?

品質しきい値クラスタリング アルゴリズムを実装しようとしています。その概要（ここから取得）を以下に示します。

1. クラスターに許可されるしきい値距離と最小クラスター サイズを初期化する
2. クラスターの距離がしきい値を超えるまで、最も近いポイント、次に近いポイントなどを含めて、各データ ポイントの候補クラスターを構築します。
3. 最も多くのポイントを持つ候補クラスターを最初の真のクラスターとして保存し、クラスター内のすべてのポイントを以降の検討対象から除外します
4. 最小のクラスター サイズを持つクラスターが形成されなくなるまで、削減された点のセットで繰り返します。

最近傍探索アルゴリズムと空間分割データ構造について読んでいますが、それらは必要なもののようですが、どれを使用するか、または他の何かを見ているかどうかを判断できません.

教育目的でデータ構造を自分で実装したいのですが、あるポイントの最も近いポイントを連続して返すことができるものが必要です。ただし、クエリを実行する必要がある回数がわからないため (つまり、しきい値を超えるまで)、k 最近傍アルゴリズムを使用できません。私は主に四分木とkdツリーを見てきました。

さらに、アルゴリズムは常に新しい候補クラスターを構築するため、キャッシュされた情報を使用して後続のクエリを高速化する変更されたデータ構造を使用することは興味深いでしょう (ただし、ポイントの削除も考慮に入れます)。

imagejを使用して、画像の特定の領域の蛍光強度を測定する必要があります。強度を測定するために、以下の手順を考え出しました。正しいように見えますが、私の質問は->実際に次の手順を使用して強度を正しく測定しているのか、それとも他の何かを誤って測定してその値が強度であると信じているのかということです。

1. 画像を8ビットにする
2. 画像のしきい値を設定して（[画像]>[調整]>[しきい値]）、すべての領域の輪郭を描き、[適用]をクリックします
3. [分析]>[粒子の分析]を開きます。「マネージャーに追加」がクリックされていることを確認してください
4. 分析>粒子の分析>表示>裸の輪郭。これにより、新しい画像が開きます。
5. カラー顕微鏡画像を開きます。次に、[画像]>[オーバーレイ]>[ROIマネージャーから]。
6. 画像>オーバーレイ>ROIマネージャーへ。
7. ROIマネージャーの場合：「測定」を押します。（個々のデータポイントを含む結果ウィンドウがポップアップ表示されます）
8. [結果]ウィンドウを右クリックして、[要約]をクリックします。
9. 平均強度データを記録する

上記の手順を使用して平均強度データを正しく測定していますか？