Heuristic

То есть вы считаете матожидание от дисперсии? Тогда там (N-1)/N, если я
ничего не путаю...  На гладких картинках с маленьким количеством бидов вся
этак конструкции может и не сработать...



10 декабря 2014 г., 16:26 пользователь Evgeniy Markov <
notifications@github.com> написал:

> In BeadsProcessing/BeadsProcessing.cpp
> <https://github.com/telnykha/MERA/pull/20#discussion-diff-21602553>:
>
> > @@ -329,7 +331,21 @@ bool NeuroFilter(awpImage* src, awpImage* dst, NeuroOptions* options)
> >          cvConvert(src1, src0);
> >      }
> >
> > +	/* Calculate statistic to filter out pictures without beads */
> > +	char *m = src0->imageData;
> > +	double sum = 0, sqsum = 0;
> > +	const int size = src0->height * src0->width;
> > +	for (int i = 0; i < size; i++ )
> > +	{
> > +		 sum += m[i];
> > +		 sqsum += m[i] * m[i];
> > +	}
> > +
> > +	img_mean = sum / size;
> > +	img_stddev = sqrt((sqsum / size - img_mean * img_mean) * size / (size - 1));
>
> Решили посчитать исправленное отклонение. Поэтому добавили поправку
> Бесселя (size / (size - 1)). Хотя я сам не до конца уверен, нужно ли здесь
> именно исправленное значение, если всё равно считаем по всей совокупности.
>
> —
> Reply to this email directly or view it on GitHub
> <https://github.com/telnykha/MERA/pull/20/files#r21602553>.
>