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example_matrix_kernel_gaussian.cpp
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26#include <Pds/Ra>
27
28int main(void)
29{
32
34 Pds::Matrix Gd;
35
36 unsigned int K=3;
37 double Sigma=1.0;
38
39 G=Pds::Kernel2D::Gaussian( K,Sigma);
40 G.Size().Print("G.Size():\t");
41 Pds::Octave::Plot::ImageSc( G,"testandog.m","imagesc_gaussian.png");
42
43 Gd=Pds::Kernel2D::GaussianDiff( K,Sigma,1.2*Sigma);
44 Gd.Size().Print("Gd.Size():\t");
45 Pds::Octave::Plot::ImageSc( Gd,"testandogq.m","imagesc_gaussiandiff.png");
46
47 K=10;
49 std::cout<<"Sigma:"<<Sigma<<"\n";
50 G=Pds::Kernel2D::Gaussian(K,Sigma);
51 Gd=G-G.Mean();
52 Pds::Octave::Plot::ImageSc(Gd.Geq(0),"testandogsf.m","imagesc_gaussian_sigma_fit.png");
53
54
55 return 0;
56}
La clase tipo Pds::Matrix . Esta clase genera una matriz de Nlin lineas y Ncol columnas....
Definition: Matrix.hpp:96
Pds::Matrix GaussianDiff(unsigned int k, double Sigma1=1.0, double Sigma2=1.2)
Retorna un filtro diferencia de Gaussiano discreto.
double GaussianSigmaFit(unsigned int rm, unsigned int r)
Retorna o valor de un filtro Gaussiano discreto.
Pds::Matrix Gaussian(unsigned int k, double Sigma=1.0)
Retorna un filtro Gaussiano discreto.
double Mean(void) const
Calcula el valor medio de la matriz.
Pds::Matrix Geq(double b) const
[Elemento a elemento] Calcula con sigo mismo (A), si (A) es mayor o igual que un valor b y el resulta...
Pds::Size Size(void) const
Retorna un objeto de tipo Pds::Size con el número de lineas y columans.
std::string YLabel
Texto correspondente a ylabel. Exemplo:
std::string XLabel
Texto correspondente a xlabel. Exemplo:
bool ImageSc(const Pds::Matrix &A, const std::string &octfilename, const std::string &imgfilename)
Plot la matriz usando imagesc.
void Print(std::string str="")
Muestra en pantalla el contenido de Pds::Size, elementos separados por tabulador.

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