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
-
Yarıçap 1 ve Yarıçap 2, iki Gauss bulanıklaştırması için bulanıklaştırma yarıçaplarıdır. “Yarıçap1”ʼi artırmak daha kalın görünen kenarlar verme eğilimindedir ve “Yarıçap2”ʼyi azaltmak bir şeyi kenar olarak tanıma “eşiğini” artırma eğilimindedir.
Eskiz gibi görünen bir şey üretmek istiyorsanız, çoğu durumda “Yarıçap2”ʼyi “Yarıçap1”ʼden daha küçük ayarlamak daha iyi sonuçlar verir.
Koyu arka plan üzerinde açık görüntü olduğu durumlarda, yarıçapı tersine çevirmek sonucu iyileştirebilir.
