K
kejunconsult
Guest
안녕하세요, 모두들 :
다음 코드, Gx, Gy의는 이미 이미지의 그라디언트 얻을.그래서 우리가 얻을 수
전분기에 의해 일정한 방향으로 향하게 / Gx.왜 우리가 Gxx, Gyy, Gxy 계산해야합니까??그들이 뭘 말이에요??왜 sin2theta = Gxy. / DENOM??왜 cos2theta = (Gxx - Gyy). / DENOM??
저기 좀 도와 누구입니까???
진심으로 감사합니다!
*************************************************
함수 [orientim, 신뢰성] = ...
ridgeorient (메신저, gradientsigma, blocksigma, orientsmoothsigma)
[행, cols] = 크기 (메신저);
% 이미지를 그라디언트를 계산할 수있습니다.
Sze 수정 = (6 * gradientsigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, gradientsigma) fspecial; % 가우스 필터를 생성합니다.
[FX는, 년도] = 그라디언트 (f)에서; Gausian의 % 그라데이션.
GX에 = filter2 (FX는, 인스턴트 메신저), 이미지의 % 그라디언트에서 X
전분기 = filter2 (년도, 인스턴트 메신저); % ...와 y
% 견적의 각 지점에서 지역의 능선 방향을 찾는가
이미지를 그라디언트의 변화의 % 교장 축.
Gxx = Gx. ^ 2; 이미지를 그라디언트에 대한 % Covariance 데이터를
Gxy = Gx .* Gy;
Gyy = Gy. ^ 2;
% 지금의 가중치 변론을 수행 covariance 데이터를 원활하게
% 데이터입니다.
Sze 수정 = (6 * blocksigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, blocksigma) fspecial;
Gxx = filter2 (f를 Gxx);
Gxy = 2 * filter2 (f를 Gxy);
Gyy = filter2 (f를 Gyy);
교장 방향 분석 솔루션 %
DENOM = sqrt (Gxy. ^ 2 (Gxx - Gyy). ^ 2) 분기 EPS;
sin2theta = Gxy. / DENOM; % 사인과 두 각도의 코사인
cos2theta = (Gxx - Gyy). / DENOM;
Sze 수정 = (6 * orientsmoothsigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, orientsmoothsigma) fspecial;
cos2theta = filter2 (f를 cos2theta); % 사인 및 코사인을 부드럽게
sin2theta = filter2 (f를 sin2theta); % 각도를 2 배로
orientim = 파이 / 2 atan2 (sin2theta, cos2theta) / 2;
다음 코드, Gx, Gy의는 이미 이미지의 그라디언트 얻을.그래서 우리가 얻을 수
전분기에 의해 일정한 방향으로 향하게 / Gx.왜 우리가 Gxx, Gyy, Gxy 계산해야합니까??그들이 뭘 말이에요??왜 sin2theta = Gxy. / DENOM??왜 cos2theta = (Gxx - Gyy). / DENOM??
저기 좀 도와 누구입니까???
진심으로 감사합니다!
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함수 [orientim, 신뢰성] = ...
ridgeorient (메신저, gradientsigma, blocksigma, orientsmoothsigma)
[행, cols] = 크기 (메신저);
% 이미지를 그라디언트를 계산할 수있습니다.
Sze 수정 = (6 * gradientsigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, gradientsigma) fspecial; % 가우스 필터를 생성합니다.
[FX는, 년도] = 그라디언트 (f)에서; Gausian의 % 그라데이션.
GX에 = filter2 (FX는, 인스턴트 메신저), 이미지의 % 그라디언트에서 X
전분기 = filter2 (년도, 인스턴트 메신저); % ...와 y
% 견적의 각 지점에서 지역의 능선 방향을 찾는가
이미지를 그라디언트의 변화의 % 교장 축.
Gxx = Gx. ^ 2; 이미지를 그라디언트에 대한 % Covariance 데이터를
Gxy = Gx .* Gy;
Gyy = Gy. ^ 2;
% 지금의 가중치 변론을 수행 covariance 데이터를 원활하게
% 데이터입니다.
Sze 수정 = (6 * blocksigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, blocksigma) fspecial;
Gxx = filter2 (f를 Gxx);
Gxy = 2 * filter2 (f를 Gxy);
Gyy = filter2 (f를 Gyy);
교장 방향 분석 솔루션 %
DENOM = sqrt (Gxy. ^ 2 (Gxx - Gyy). ^ 2) 분기 EPS;
sin2theta = Gxy. / DENOM; % 사인과 두 각도의 코사인
cos2theta = (Gxx - Gyy). / DENOM;
Sze 수정 = (6 * orientsmoothsigma);면 ~ (Sze, 2); Sze Sze 모드 = 1; 끝
f를 = ( '', 가우스 Sze, orientsmoothsigma) fspecial;
cos2theta = filter2 (f를 cos2theta); % 사인 및 코사인을 부드럽게
sin2theta = filter2 (f를 sin2theta); % 각도를 2 배로
orientim = 파이 / 2 atan2 (sin2theta, cos2theta) / 2;