Şekil 17.169. “Gauss Farklılığı” süzgeci uygulama örneği
Özgün görüntü
“Gauss Farklılığı” süzgeci yarıçap 1 = 1,000 ve yarıçap 2 = 0,100 olarak uygulandı
Bu süzgeç, görüntü üzerinde her biri için farklı bulanıklaştırma yarıçapına sahip iki farklı “Gauss” bulanıklaştırması gerçekleştirerek ve sonucu elde etmek için bunları çıkararak çalışan “Gauss Farklılığı” algoritmasını kullanarak kenar tanıma yapar.
Bu algoritma yapay görmede çok yaygın olarak kullanılır ve oldukça hızlıdır çünkü Gauss bulanıklaştırması yapmak için çok verimli yöntemler vardır.
- Önayarlar, “Girdi Türü”, Kırpma, Harmanlama Seçenekleri, Ön izleme, Süzgeci birleştir, Bölünmüş görünüm
-
![[Not]](images/note.png)
Not Bu seçenekler şurada açıklanmıştır: Kısım 2, “Ortak Özellikler”.
- Yarıçap 1, Yarıçap 2
-
Radius 1 and Radius 2 are the blurring radii for the two Gaussian blurs. Increasing “Radius 1” tends to give thicker-appearing edges, and decreasing the “Radius 2” tends to increase the “threshold” for recognizing something as an edge.
If you want to produce something that looks like a sketch, in most cases setting “Radius 2” smaller than “Radius 1” will give better results.
Koyu arka plan üzerinde açık görüntü olduğu durumlarda, yarıçapı tersine çevirmek sonucu iyileştirebilir.
