나중에 보려고 정리한 내용

Java -> C++ Codeint MaxEntropy(float* histo, int n_length) { // Implements Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) thresholding method // Kapur J.N., Sahoo P.K., and Wong A.K.C. (1985) "A New Method for // Gray-Level Picture Thresholding Using the Entropy of the Histogram" // Graphical Models and Image Processing, 29(3): 273-285 // M. Emre Celebi // 06.15.2007 // Ported to ImageJ plugin by G.Landini ..

방법 1 std::string str_img_path = ""; cv::Mat img_16bit = cv::imread(str_img_path); cv::Mat img_8bit; img_16bit.convertTo(img_8bit, CV_8UC1, 256.0 / 65536.0); 방법 2 std::string str_img_path = ""; cv::Mat img_16bit = cv::imread(str_img_path); cv::Mat img_8bit; double min, max; cv::minMaxLoc(img_16bit, &min, &max); img_16bit = img_16bit - min; img_16bit.convertTo(raw_img_8bit, CV_8UC1, 2..

Java -> C++ Codeinline bool bimodalTest(double* y, int n_length) { int len = n_length; bool b = false; int modes = 0; for (int k = 1; k 2) return false; } } if (modes == 2) b = true; return b;}int Intermodes(float* histo, int n_length) { // J. M. S. Prewitt and M. L. Mendelsohn, "The analysis of cell images," in // Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 128, pp. 1035-1053, 1966. ..

Java -> C++ 로 변경 Codeint IJDefault(float* histo, int n_length) { // Original IJ implementation for compatibility. int level; int maxValue = n_length - 1; double result, sum1, sum2, sum3, sum4; int min = 0; while ((histo[min] == 0) && (min 0)) max--; if (min >= max) { level = n_length / 2; return level; } int movingIndex = min; int inc = std::max(max / 40, 1); do { sum1 = sum2 = sum3 = sum..

Java -> C++ 로 변경 Codeint Huang2(float* histo, int n_length) { // Implements Huang's fuzzy thresholding method // Uses Shannon's entropy function (one can also use Yager's entropy function) // Huang L.-K. and Wang M.-J.J. (1995) "Image Thresholding by Minimizing // the Measures of Fuzziness" Pattern Recognition, 28(1): 41-51 // Reimplemented (to handle 16-bit efficiently) by Johannes Schindel..

Java -> C++ 로 변경 Codeint Li(float* histo, int n_length) { // Implements Li's Minimum Cross Entropy thresholding method // This implementation is based on the iterative version (Ref. 2) of the algorithm. // 1) Li C.H. and Lee C.K. (1993) "Minimum Cross Entropy Thresholding" // Pattern Recognition, 26(4): 617-625 // 2) Li C.H. and Tam P.K.S. (1998) "An Iterative Algorithm for Minimum // Cr..

Java -> C++ 로 변경 Codeuint8_t Huang(float* histo, int n_length) { // Implements Huang's fuzzy thresholding method // Uses Shannon's entropy function (one can also use Yager's entropy function) // Huang L.-K. and Wang M.-J.J. (1995) "Image Thresholding by Minimizing // the Measures of Fuzziness" Pattern Recognition, 28(1): 41-51 // M. Emre Celebi 06.15.2007 // Ported to ImageJ plugin by G. La..

Sobel SIMD로 구현된 Code 속도 비교 Code 경로 : https://github.com/m3y54m/sobel-simd-opencv/tree/master // Refactored for build in Ubuntu#include #include #include #include #include // Precise Time Measurement#if defined(_WIN32) || defined(__CYGWIN__)// Windows (x86 or x64)#include #elif defined(__linux__)// Linux#include #else#error Unknown environment!#endif// Intel x86 SIMD Intrinsics#if defined(_MSC_VE..

cv::saturate_cast는 OpenCV에서 제공하는 함수 템플릿으로, 특정 데이터 타입으로 안전하게 값을 변환할 때 사용됩니다. OpenCV에서 이미지를 처리할 때 픽셀 값은 종종 특정 범위를 가지는 데이터 타입으로 제한됩니다(예: 8비트 정수형의 경우 0~255). saturate_cast는 변환 과정에서 값이 이 범위를 초과하지 않도록 "클리핑" 처리를 수행합니다.uchar value = cv::saturate_cast(300); // 결과: 255uchar value = cv::saturate_cast(-20); // 결과: 0int value = cv::saturate_cast(3.8); // 결과: 3uchar pixel_value = 240;int adjustment = 50;uchar..

Saliency Map은 이미지나 영상에서 중요한 부분(즉, 눈에 띄는 부분)을 강조하는 시각적 맵입니다. 주로 컴퓨터 비전 및 딥러닝 분야에서 사용되며, 특정 객체나 영역이 이미지 내에서 얼마나 두드러지는지 시각적으로 나타냅니다. *AI 없이 Gabor filter 등을 사용하여 구현 구현 시 참고한 링크 :https://github.com/xulabs/aitom/blob/master/aitom/segmentation/saliency/feature_decomposition/saliency_detection.py