Calcular peso de una imagen

Calcular peso de una imagen

Estimación del peso del objeto a partir de imágenes 2d

Controlar los aspectos del cálculo de pesos.Ejemplosocolapsar todosCalcular pesos de diferencia de intensidad en escala de grises Abrir Live ScriptEste ejemplo segmenta un objeto en una imagen utilizando el método de marcha rápida usando pesos de diferencia de intensidad en escala de grises calculados a partir de los valores de intensidad en las ubicaciones de las semillas.Leer la imagen y mostrarla.I = imread(‘cameraman.tif’);
seedpointC = 67;Calcule la matriz de pesos de diferencia de intensidad en escala de grises para la imagen y muéstrela. El ejemplo hace una escala logarítmica de W para una mejor visualización.W = graydiffweight(I, seedpointC, seedpointR,’GrayDifferenceCutoff’,25);

Estimar el peso de una imagen

En esta calculadora, aprenderás qué es un archivo de imagen, qué significa la profundidad de bits y la diferencia entre una imagen rasterizada y una imagen vectorial. También te mostraremos cómo calcular tú mismo el tamaño de los archivos de imagen y cómo combinarlos con un archivo de audio para crear un archivo de vídeo. Sigue leyendo para saber más.¿Qué es un archivo de imagen?
Un archivo de imagen es una representación digital de una imagen y podemos mostrarla en una pantalla como la de un ordenador o la de un teléfono móvil. Los archivos de imagen contienen datos sobre los atributos de una imagen, como los colores presentes en ella, las intensidades de brillo y contraste, y mucho más. Estos datos se almacenan en lo que llamamos bits. Puedes saber más sobre los bits y los archivos informáticos en la sección Entender el tamaño de los archivos informáticos de nuestra calculadora de tiempo de descarga.
Los archivos de imagen pueden venir en muchos formatos de archivo diferentes que podemos agrupar en dos categorías: imágenes rasterizadas y vectoriales. Un archivo de imagen de trama contiene una serie de píxeles de varios colores dispuestos en una cuadrícula para formar una imagen. Los píxeles son puntos diminutos que se asemejan bastante a los pequeños puntos X de un patrón de punto de cruz, como se muestra en la imagen comparativa de abajo.

Carga de la calculadora de tamaño de imagen

Resumen En esta investigación, se logró el algoritmo de variación de 2 dimensiones, para extraer una característica de la imagen numérica del número. Porque el reconocimiento de números es un tema muy importante en los campos prácticos del procesamiento de imágenes. El número será segmentado a sus componentes individuales (una imagen para cada dígito), entonces el preprocesamiento comenzará por truncar toda el área no utilizada de todas las diapositivas utilizando la proyección vertical y horizontal. El algoritmo aplicado para calcular el peso de los dígitos puede ser el siguiente: – calcular la geometría de la distancia utilizando el algoritmo de variación de 2 dimensiones que se adoptará como característica de los dígitos. – Buscar el valor calculado en la base de datos (ya construida). – El peso del dígito se calculará en función del rango del dígito. – Recogiendo todo el peso para obtener el peso total del dígito. Cuando el algoritmo se aplicó a diferentes números, el resultado fue con una diferencia muy baja, no más del 5%, cuando se utilizaron números con una sola fuente y aumentó un poco con números de fuentes mixtas.

Qué es el peso en el procesamiento de imágenes

La sección anterior detalla la construcción de un gráfico utilizado para la segmentación de imágenes sísmicas que contiene 40 aristas por píxel. Sin embargo, quizá la parte más importante de cualquier esquema de segmentación basado en un gráfico sea el cálculo de los pesos de cada una de estas aristas. Es en este aspecto donde el algoritmo descrito aquí difiere más de la implementación original proporcionada por Felzenszwalb (2010).
Cuando se utiliza la plantilla original que se ve a la izquierda en la Figura 5, la determinación de los pesos de las aristas es relativamente sencilla. Dado que cada par de vértices está a lo sumo a un píxel de distancia en la imagen, podemos simplemente comparar los valores de los píxeles adyacentes y utilizar alguna expresión para determinar la probabilidad de que los dos píxeles residan en regiones o segmentos diferentes. Este proceso se simplifica aún más por el hecho de que la implementación original fue diseñada para segmentar regiones con interiores coherentes; es decir, aunque el interior de una región sea relativamente caótico, sigue siendo distinto de los interiores de otras regiones de la imagen. Sin embargo, este no es necesariamente el caso de las imágenes sísmicas: el interior de un cuerpo salino puede no ser distinto de otras zonas de la imagen que carecen de reflexiones. En este caso, una región se define por su límite y no por el carácter de su interior. Por lo tanto, debemos crear un proceso para calcular los pesos de los bordes que considere que un límite entre dos vértices es una prueba más convincente de la existencia de dos regiones que la simple diferencia de intensidad en los dos píxeles mismos.

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