hücresel automaton kullanarak gri tonlamalı görüntünün kenar algılamayı gerçekleştirmek nasıl Netlogo kullanarak bir görüntü kenar algılama için hücresel modeli kullanmak istiyorum ama benim sorunum nasıl kullanarak bezelye hesaplamak ve mahalle kullanarak arasındaki farkı hesaplayabilirim netlogonetlogo
Formülünüzde, görüntüdeki belirli bir noktayı iki bitişik piksel arasındaki mutlak farkı öğrenmek istersiniz s-si | [1 ... 4] için.
Görüntüyü okuduktan ve bunları yamalar içine aldığınızı ve pcolor'ların yamanın rengin resimdeki karşılık gelen renk olduğunu varsayarak.
Sonra örnekte
ask patches
[
let s pcolor
let all-si [abs (s - pcolor) ] of neighbors4
]
Eğer pcolor 2 ile bir yama ve kuzey güney doğu ve batı yönlerinde komşuları varsa
1,2,3,4 sırasıyla, o zaman tüm-si olacak rastgele bir sırayla [1,0,1,2] listesi.Kenarları nasıl tanımladığınızdan hala emin değilim, ancak bu yorumlarda sorulanları almanıza yardımcı olacaktır.
'komşular4' her zaman rasgele sıradadır, dolayısıyla bu sayıları alırsınız, ancak mutlaka bu sırayla olmaz. –
Bezelye nedir ve mahalle nedir? Sorunuzu içeriğe dönüştürmemize yardımcı olacak bazı örnekler sunabilir misiniz? – mattsap
bezelye nokta ve mahalle, 8 çevreleyen yamalar (komşular) veya 4 çevreleyen yamalar (komşular4) içeren bir ajan kümesini bildirir. – Zahra
22 | 10 | 3 24 | 25 | 2 20 | 23 | 10 Eğer bu çıkışa sahip olduğum takdirde 25 ve komşularım 4, 10, 2, 23,24 ve her biri 25 ve komşular – Zahra