Heuristic

точнее корень из матожидания среднеквадратичного отклонения..

10 декабря 2014 г., 16:58 пользователь Olga Shemagina <
olgashemagina@gmail.com> написал:

> 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>.
>>
>
>