Laplacian Filter 실험
개요
엣지 검출(실제는 엣지라고 하는 것보다 단지의 색의 차이인데) 하려고 하고 4 방향과 8 방향의 Laplacian Filter 어느 쪽이 좋은지 궁금했기 때문에 실험해 보았다.
입력 이미지
4방향 Laplacian Filter
8방향 Laplacian Filter
결론
거의 같지 않습니까!
결과가 같기 때문에, 우선 회전에도 영향이 적을 것 같은 8 방향의 Filter 쪽을 사용해 가고 싶다
코드
8방향 4방향 좋아하는 분을 부디
def LaplacianLayer(self, img):
# 4 direction Laplacian
laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]).view(1, 1, 3, 3)
# 8 direction Laplacian
# laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
# [[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]).view(1, 1, 3, 3)
gray = self.getGrayImage(img)
img_lap = torch.nn.functional.conv2d(input=gray,
weight=Variable(laplacian_filter),
stride=1,
padding=0)
img_lap = torch.abs(img_lap)
return img_lap
def getGrayImage(self,rgbImg):
gray = 0.114*rgbImg[:,0,:,:] + 0.587*rgbImg[:,1,:,:] + 0.299*rgbImg[:,2,:,:]
gray = torch.unsqueeze(gray,1)
return gray
참고문헌
【이미지 처리】라플라시안 필터의 원리・특징・계산식
htps : // / l hr thm. 조호.んふぉ / 이마 게 p 로세신 g / ぁ p ぁ 시안 ぃ l r /
Reference
이 문제에 관하여(Laplacian Filter 실험), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/minh33/items/08a94055b3d119d60fd4
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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def LaplacianLayer(self, img):
# 4 direction Laplacian
laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]).view(1, 1, 3, 3)
# 8 direction Laplacian
# laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
# [[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]).view(1, 1, 3, 3)
gray = self.getGrayImage(img)
img_lap = torch.nn.functional.conv2d(input=gray,
weight=Variable(laplacian_filter),
stride=1,
padding=0)
img_lap = torch.abs(img_lap)
return img_lap
def getGrayImage(self,rgbImg):
gray = 0.114*rgbImg[:,0,:,:] + 0.587*rgbImg[:,1,:,:] + 0.299*rgbImg[:,2,:,:]
gray = torch.unsqueeze(gray,1)
return gray
【이미지 처리】라플라시안 필터의 원리・특징・계산식
htps : // / l hr thm. 조호.んふぉ / 이마 게 p 로세신 g / ぁ p ぁ 시안 ぃ l r /
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이 문제에 관하여(Laplacian Filter 실험), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/minh33/items/08a94055b3d119d60fd4텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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