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local_min_sub_pixT_local_min_sub_pixLocalMinSubPixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixLocalMinSubPix (Operator)

Name

local_min_sub_pixT_local_min_sub_pixLocalMinSubPixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixLocalMinSubPix — Subpixelgenaue Detektion von lokalen Minima in einem Bild.

Signatur

local_min_sub_pix(Image : : Filter, Sigma, Threshold : Row, Column)

Herror T_local_min_sub_pix(const Hobject Image, const Htuple Filter, const Htuple Sigma, const Htuple Threshold, Htuple* Row, Htuple* Column)

Herror local_min_sub_pix(Hobject Image, const HTuple& Filter, const HTuple& Sigma, const HTuple& Threshold, HTuple* Row, HTuple* Column)

HTuple HImage::LocalMinSubPix(const HTuple& Filter, const HTuple& Sigma, const HTuple& Threshold, HTuple* Column) const

void LocalMinSubPix(const HObject& Image, const HTuple& Filter, const HTuple& Sigma, const HTuple& Threshold, HTuple* Row, HTuple* Column)

void HImage::LocalMinSubPix(const HString& Filter, double Sigma, double Threshold, HTuple* Row, HTuple* Column) const

void HImage::LocalMinSubPix(const char* Filter, double Sigma, double Threshold, HTuple* Row, HTuple* Column) const

void HOperatorSetX.LocalMinSubPix(
[in] IHUntypedObjectX* Image, [in] VARIANT Filter, [in] VARIANT Sigma, [in] VARIANT Threshold, [out] VARIANT* Row, [out] VARIANT* Column)

VARIANT HImageX.LocalMinSubPix(
[in] BSTR Filter, [in] double Sigma, [in] double Threshold, [out] VARIANT* Column)

static void HOperatorSet.LocalMinSubPix(HObject image, HTuple filter, HTuple sigma, HTuple threshold, out HTuple row, out HTuple column)

void HImage.LocalMinSubPix(string filter, double sigma, double threshold, out HTuple row, out HTuple column)

Beschreibung

local_min_sub_pixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixLocalMinSubPix extrahiert subpixelgenau lokale Minima aus dem Bild ImageImageImageImageImageimage. Zur Detektion der lokalen Minima wird das Eingangsbild in jedem Punkt durch ein quadratisches Polynom in x und y approximiert und dieses auf lokale Minima hin untersucht. Um das Polynom aufzustellen, werden die partiellen Ableitungen abhängig von FilterFilterFilterFilterFilterfilter entweder mit verschiedenen Ableitungen der Gaußfunktion oder nach dem Facet-Modell berechnet. Im ersten Fall bestimmt SigmaSigmaSigmaSigmaSigmasigma die Größe der verwendeten Gaußkerne, im zweiten Fall erfolgt vor der Berechnung der partiellen Ableitungen eine Glättung des Eingabebildes mit einem Gaußfilter der Größe SigmaSigmaSigmaSigmaSigmasigma. Der Modus 'facet'"facet""facet""facet""facet""facet" ist damit etwas schneller, liefert aber auch etwas ungenauere Resultate. Sind beide Eigenwerte der Hessematrix im untersuchten Punkt größer als ThresholdThresholdThresholdThresholdThresholdthreshold, dann liegt ein lokales Minimum vor. Die Eigenwerte entsprechen der Krümmung der Grauwertoberfläche.

Achtung

Beachten Sie, dass Filteroperatoren eventuell unerwartete Resultate ausgeben, wenn ein Bild mit einer reduzierten Domäne als Input übergeben wird. Weitere Informationen können im Kapitel Filter gefunden werden.

Parallelisierung

Parameter

ImageImageImageImageImageimage (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte / int1 / int2 / uint2 / int4 / real)

Eingabebilder.

FilterFilterFilterFilterFilterfilter (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Verfahren zur Berechnung der partiellen Ableitungen.

Defaultwert: 'facet' "facet" "facet" "facet" "facet" "facet"

Werteliste: 'facet'"facet""facet""facet""facet""facet", 'gauss'"gauss""gauss""gauss""gauss""gauss"

SigmaSigmaSigmaSigmaSigmasigma (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Sigma der Gaußfunktion. Ist FilterFilterFilterFilterFilterfilter auf 'facet' gesetzt, kann SigmaSigmaSigmaSigmaSigmasigma auf 0.0 gesetzt werden, um eine Glättung des Eingangsbildes zu vermeiden.

Wertevorschläge: 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.2, 1.5, 2.0, 3.0

Restriktion: Sigma >= 0.0

ThresholdThresholdThresholdThresholdThresholdthreshold (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Mindestbetrag der Eigenwerte der Hessematrix.

Defaultwert: 5.0

Wertevorschläge: 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0

Restriktion: Threshold >= 0.0

RowRowRowRowRowrow (output_control)  point.y-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Zeilenkoordinaten der gefundenen Minima.

ColumnColumnColumnColumnColumncolumn (output_control)  point.x-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Spaltenkoordinaten der gefundenen Minima.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt und tritt kein Fehler während der Berechnung auf, liefert local_min_sub_pixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixlocal_min_sub_pixLocalMinSubPixLocalMinSubPix den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Nachfolger

gen_cross_contour_xldgen_cross_contour_xldGenCrossContourXldgen_cross_contour_xldGenCrossContourXldGenCrossContourXld, disp_crossdisp_crossDispCrossdisp_crossDispCrossDispCross

Alternativen

critical_points_sub_pixcritical_points_sub_pixCriticalPointsSubPixcritical_points_sub_pixCriticalPointsSubPixCriticalPointsSubPix, local_max_sub_pixlocal_max_sub_pixLocalMaxSubPixlocal_max_sub_pixLocalMaxSubPixLocalMaxSubPix, saddle_points_sub_pixsaddle_points_sub_pixSaddlePointsSubPixsaddle_points_sub_pixSaddlePointsSubPixSaddlePointsSubPix

Siehe auch

local_minlocal_minLocalMinlocal_minLocalMinLocalMin, lowlandslowlandsLowlandslowlandsLowlandsLowlands, lowlands_centerlowlands_centerLowlandsCenterlowlands_centerLowlandsCenterLowlandsCenter

Modul

Foundation

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