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全体の画素数$P_{all}$, クラス0に含まれる画素数$P_{0}$, クラス1に含まれる画素数$P_{1}$とすると, 全体におけるクラス0の割合$R_0$, 全体におけるクラス1の割合$R_1$は R_{0}=\frac{P_0}{P_{all}} ~~, ~~ R_{1}=\frac{P_1}{P_{all}} になります. 全ての画素の輝度($0\sim 255$)の平均を$M_{all}$, クラス0内の平均を$M_{0}$, クラス1内の平均を$M_{1}$とした時, クラス0とクラス1の離れ具合である クラス間分散$S_{b}^2$ は以下のように定義されています. \begin{array}{ccl} S_b^2 &=& R_0\times (M_0 - M_{all})^2 ~ + ~ R_1\times (M_1 - M_{all})^2 \\ &=& R_0 \times R_1 \times (M_0 - M_1)^2 \end{array} またクラス0内の分散を$S_0^2$, クラス1の分散を$S_1^2$とすると, 各クラスごとの分散を総合的に評価した クラス内分散$S_{in}^2$ は以下のように定義されています. S_{in}^2 = R_0 \times S_0^2 ~ + ~ R_1 \times S_1^2 ここで先ほどの話を持ってきましょう. ある閾値$t$があったとき, 以下の条件を満たすとき, より好ましいと言えました. Visual C# 2013 画像処理・数値プログラミング - 石立喬 - Google ブックス. クラス0とクラス1がより離れている クラス毎にまとまっていたほうがよい 条件1は クラス間分散$S_b^2$が大きければ 満たせそうです. また条件2は クラス内分散$S_{in}^2$が小さければ 満たせそうです. つまりクラス間分散を分子に, クラス内分散を分母に持ってきて, が大きくなればよりよい閾値$t$と言えそうです この式を 分離度$X$ とします. 分離度$X$を最大化するにはどうすればよいでしょうか. ここで全体の分散$S_{all}=S_b^2 + S_{in}^2$を考えると, 全体の分散は閾値$t$に依らない値なので, ここでは定数と考えることができます. なので分離度$X$を変形して, X=\frac{S_b^2}{S_{in}^2}=\frac{S_b^2}{S^2 - S_b^2} とすると, 分離度$X$を最大化するには, 全体の分散$S$は定数なので「$S_b^2$を大きくすれば良い」ということが分かります.
トップ 社会 滋賀県人口、微増も二極化鮮明 南部中心に増加、北部・東部は減少幅拡大 滋賀 スタンダードプラン記事 総務省が25日に公表した2020年国勢調査の速報値で、滋賀県の人口は15年の前回調査に比べて0.09%の微増だった。湖南市と野洲市が増加に… 京都新聞IDへの会員登録・ログイン 続きを読むには会員登録やプランの利用申し込みが必要です。 関連記事 新着記事
スタート地点の白の画素のパターンが以下のパターンとなる場合、スタート地点を 2回 通る事になるので、ご注意下さい。 ※グレーの部分は白でも黒でもよい部分 ← 画像処理アルゴリズムへ戻る
OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. 大津の二値化 論文. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.
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患者さま、一人一人にゆっくり寄り添い 笑顔と元気を応援いたします! 開院12周年 感謝祭 皆様に支えられて12周年。感謝の気持ちを込めたキャンペーンを7月末まで開催中♪ 7月22日(木)・23日(金)の祝日も開院!9時〜13時半まで 結・もんもん鍼灸整骨院へ ようこそ はじめまして。「もんもん鍼灸整骨院グループ」代表の金子と申します。 当院は、「『心を込めた治療』と『元気なあいさつ』を徹底し、地域の皆さまのお役に立てる院」を目指し、スタッフ一同、日夜努力を続けています。 私が当「もんもん鍼灸整骨院グループ」を設立するきっかけとなった出来事を、少しお話させてください・・・ 続きを読む 外観 - 結・もんもん鍼灸整骨院 金子代表 - もんもん整骨院グループ 院内待合室 施術室 施術室 キッズルーム完備 保険診療(急性外傷) 下記のような症状に急になってしまったり、お悩み・お困りの方は、 まずは当院までお気軽にお電話(0467-91-0808)ください。 捻挫(ねんざ) 打撲(だぼく) 挫傷(ざしょう) 脱臼(だっきゅう) 骨折(こっせつ) スポーツ外傷 寝違え ぎっくり腰 肉離れ 保険治療のながれ 交通事故専門治療 ご自身で「大丈夫」って判断していませんか? 交通事故の後遺症で悩む前に、当院にご相談ください。 早めの正しいケアで、快適な生活を取り戻しましょう! 倉敷 もんたわ鍼灸整骨院|自律神経、頭痛でお悩みの方へ. むち打ち 重だるさや痛み 頭痛 気持ちが悪い 痺れ(しびれ) 首・肩の痛み 背中・腰の痛み 足の痛み 詳細を見る 自費診療 もっと長い時間施術をしてほしい、 保険適応外の症状も診てほしい、という方にも 様々な治療法でご対応させていただきます。 ハイボルト治療 トムソンベット矯正治療 骨盤矯正治療 猫背矯正治療 鍼灸治療 楽トレ(電気的筋肉刺激装置) 診療案内 土曜・祝日は『昼休み無し』で診療受付いたします。 受付時間 月 火 水 木 金 土 日 祝 09:00〜11:30 ● — 休 15:00〜19:00 09:00〜13:30 結 ・もんもん鍼灸整骨院 〒253-0041 神奈川県茅ヶ崎市茅ヶ崎2-5-25 0467-91-0808