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グレースケールの画像で強膜の検出アルゴリズムを書いていて、それがどのように機能するのか説明できない数式が見つかりました。ここでは、私が使用しようとしているペーパーセグメントは次のとおりです。画像のHSL情報を使用し、後でしきい値処理に使用する3つのコンポーネントの3つのしきい値を計算する必要があります。問題は、私が表記法の意味を作ることができないということです。{t | min | ...}彼らは論文で全く説明されていないので、強膜の検出
私は総和の働きを推測し、総和の計算の終わりに定数を持たなければなりませんでしたが、これは先験的に言及した演算子は、どこからも見つけることができない合計から集められた定数で行います。
私は引数の表記の意味を検索しようとしましたが、このWikipediaのページは私にどんな答えを与えるようには見えません。https://en.wikipedia.org/wiki/Argument_(complex_analysis)
ここで彼らは、操作の結果は、複合体の角度であると言いますしかし、私は複素数を持っていないので、実数を複素数とみなすと、私のアングルは常に0になります。
誰でもこの操作をどうすればいいですか？
例えば：この場合
はありがとう、それが表示されます画像分類などで標準表記法です！あなたは議論でその部分を解決しましたが、私は彼らが正規化されたヒストグラムの合計について何を言いたいのかまだ分かりません。画像処理クラスから覚えている限り、ヒストグラムの正規化とは、ヒストグラムのすべての値を合計し、各値を合計で除算して、ヒストグラムの合計を1に等しくすることを意味します。この場合、ヒストグラムの分散は重要ではありません。合計は常に1であるため、全体が1 - Tの定数に縮小されます。 – rafanadal
これは絶対に正しいです。正規化手段は、minおよびmaxを求め、newv =（oldv-min）/（max-min）を求める。あなたのヒストグラムが3 5 3の場合、最初は3/11を返します。5/11 3/11は2番目の0 1 0です。両方を試してみて効果を見ることができますが、文献でよく使われる意味は、おそらくpxを使う理由です – gpasch