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  •  2)与图像的水平垂直梯度有关,定义如下: 在MATLAB中,可以用如下语句求解:[Ix,Iy]=gradient(Image); 3)求出结构张量矩阵的行列式,和迹(矩阵对角线之和)  行列式:K=det(E);  迹:
    1.结构张量的作用:
          能够区分图像中的平坦区域,边缘,角点;
    2.图像中的结构张量的定义
       1)是一个矩阵;
       2)与图像的水平,垂直梯度有关,定义如下:

    在MATLAB中,可以用如下语句求解:[Ix,Iy]=gradient(Image);

    3)求出结构张量矩阵的行列式,和迹(矩阵对角线之和)
      行列式:K=det(E);
      迹:       H=trace(E);


    以下代码来源于网络,注释除外
    1. clear all;  
    2. close all;  
    3. clc;  
    4. I=imread('lena.jpg');  
    5. img=double(I);  
    6. [m,n]=size(img);  
    7.   
    8. [Ix,Iy]=gradient(img);  %求出图像的梯度  
    9. Ix2=Ix.^2;  
    10. Iy2=Iy.^2;  
    11. Ixy=Ix.*Iy;  
    12.   
    13. k=1;  
    14. lambda=zeros(m*n,2);   %用于存储结构张量中的行列式与迹  
    15.   
    16. for i=1:m  
    17.     for j=1:n  
    18.         st=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)];%结构张量  
    19.         K=det(st);  % 行列式  
    20.         H=trace(st);%求迹  
    21.           
    22.         if H<50  
    23.             I(i,j)=255;  
    24.         end  
    25.         if H>50 &&abs(K)<0.01*10^(-9)  
    26.             I(i,j)=100;  
    27.         end  
    28.           
    29.          if H>50 &&abs(K)>0.01*10^(-9)  
    30.             I(i,j)=50;  
    31.          end  
    32.         lambda(k,:)=[K H];  
    33.         k=k+1;  
    34.     end  
    35. end  
    36. figure;  
    37. plot(lambda(:,1),lambda(:,2),'.');  
    38. ylabel('trace');  
    39. xlabel('det');  
    40. figure;  
    41. imshow(I)  

    1.   



         
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  • 网格列表由以垂直水平布局排列的重复单元格图案组成。网格列表最适用于类似的数据类型。它们有助于提高对其所包含内容的视觉理解。用法网格列表最适合于呈现同质数据(通常是图像),并且针对视觉理解和区分相似...

    网格列表是标准列表视图的替代方法。

    网格列表由以垂直和水平布局排列的重复单元格图案组成。

    网格列表最适用于类似的数据类型。它们有助于提高对其所包含内容的视觉理解。

    用法

    网格列表最适合于呈现同质数据(通常是图像),并且针对视觉理解和区分相似数据类型进行了优化。

    9bf382f3731c2426e6744d6c512ca7eb.png

    网格列表由重复图案的细胞的网格列表内垂直和水平排列。

    平铺包含内容,可以垂直或水平跨越一个或多个单元格。

    90f30761c657cfe71f4570949adda287.png

    如果拼贴中的文本需要足够突出以区分主要内容片段,请考虑使用不同的容器,如列表或卡片,优化用于显示文本和促进阅读理解。

    列表:针对阅读理解进行了优化,尤其是在比较包含多种数据类型的一组数据时。

    卡片:用于格式不一致的内容,例如带有可变长度字幕的照片,或具有异构内容的数据集,例如照片和视频以及书籍的混合集合。

    内容

    瓷片内容

    平铺内容包括主要内容和次要内容。主要内容是主要的区分元素,通常是图像。辅助内容可以是动作或文本。

    为缺少主要内容图像的切片提供默认图像。

    1978c03769ef26cfe229a1c3beceec1d.png

    瓷片中的操作

    主要内容和辅助内容上的操作(例如播放,放大,删除或选择)是立即的,通常不会导致网格列表中的选项子菜单(操作溢出)。

    操作可以打开后续视图,例如卡片。

    主要行动

    • 填充整个图块,因此不会通过图标或文本表示
    • 在特定网格列表中的整个图块中是一致的。例如,单个网格列表中所有切片的主要操作可能是查看图像的详细信息。

    次要动作或内容

    • 用图标或文字表示瓷砖
    • 在特定网格列表中的整个图块中是一致的
    • 放置在特定网格列表的切片内的一致位置,但该一致位置可能在网格列表(角落或边缘)之间变化。例如,一个网格列表中的所有标题可以位于左下角,而另一个网格列表中的所有切片可以将标题放在左上角。

    7f7e44684d958d9d276cbd54d4924973.png

    行为

    滚动

    网格列表通常仅垂直滚动。

    不鼓励水平滚动网格列表,因为滚动会干扰典型的阅读模式,从而影响理解。一个值得注意的例外是水平滚动的单行网格图像列表,例如图库,它与典型的阅读模式兼容。

    在视图的初始滚动位置切断网格图块以传达内容溢出的滚动方向。

    6caddab1ee7305d8cba7ce4ea2e0ef82.png
    通过切断网格图块来指示内容溢出。

    手势

    不允许使用每个切片滑动操作。不鼓励采取行动。

    平铺过滤和排序

    网格列表中的内容可以按编程方式过滤或按日期,文件大小,字母顺序或其他参数排序。

    网格列表中的第一个项目位于网格列表的左上角,顺序从左到右,从上到下进行。

    尺寸和尺寸调整

    调整网格列表的大小会导致切片在水平空间可用时重新排序。全出血网格列表切片调整大小以适应屏幕宽度。

    当水平空间收缩时,网格列表不会转换为列表。网格列表和列表是用于强调不同数据类型的单独结构。网格列表优先考虑文本上的图像,并列出文本优先于图像。

    要在整个网格列表中保持一致的节奏,请截断对于图块宽度而言太长的文本内容。或者,增加网格大小,以便切片可以容纳更长的标题。

    响应式设计

    全屏网格列表应使用具有最小和最大宽度的流体图像比率,使用比率基线。它们应该保持固定的高度,边距和填充。

    中心网格列表具有最小宽度的流体边距。它们保持固定的图像宽度,高度和填充。

    标注

    网格列表页眉/页脚

    单行页眉/页脚

    高度:48dp
    文本填充:16dp
    默认字体大小:16sp
    辅助操作是向页脚右侧齐平。

    双行页眉/页脚

    高度:68dp
    文本填充:16dp
    每行的默认字体大小:16sp / 12sp或14sp / 14sp

    5f35dc03cd4c848907b29795fb842c66.png

    abe70a6df578bbd977a449c6ebe9559b.png

    仅图像网格列表
    网格列表填充:4dp或1dp
    网格列表中的切片可以跨越多列。
    仔细考虑在使用多列切片的网格列表中是否需要辅助文本,因为较大的切片可能会产生显着的空白空间。

    8c7dd76ec7bf91e465ed457b960cf6f2.png

    单行网格列表

    纯文本

    高度:48dp
    文本填充:16dp
    默认字体大小:16sp
    网格列表填充:4dp或1dp

    c8b1bf785edfb15ae3b36a879ce3629c.png

    0def8df58e843c6cb643c581d37576ab.png

    带有图标的文本

    高度:48dp
    文本填充:16dp
    默认字体大小:16sp
    网格列表填充:4dp或1dp

    辅助动作可以在页脚或标题内向右齐平或向左齐平。

    b40ff1efe8486c5d2a3185a7a97869b8.png

    e6530b038c30e529f9da9bf7f63b6c20.png

    双线网格列表

    纯文本

    高度:68dp
    文本填充:16dp
    每行默认字体大小:16sp / 12sp或14sp / 14sp
    网格列表填充:4dp或1dp

    ad632a6a162d10a297897625482c2f48.png

    765a644d6ab47255057397c7f8c04436.png

    带有图标的文本

    高度:68dp
    文本填充:16dp
    每行的默认字体大小:16sp / 12sp或14sp / 14sp

    辅助动作可以在页脚或标题内向右齐平或向左齐平。

    网格列表填充:4dp或1dp

    1ea38f4cde4e4ab4c7d466f8b8b0533a.png

    e824ab8133008637a4c3a239abf397f8.png
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  • 结构张量(structure tensor)

    千次阅读 2018-11-07 19:32:24
    在数学中,结构张量(也称为第二矩矩阵)是从函数的梯度导出的矩阵。它总结了一个点的指定邻域中梯度的主要...Ix,Iy分别表示图像的水平梯度与垂直梯度。而后分别用K与H表示矩阵ST的行列式与迹。 根据所求的K与H...

    在数学中,结构张量(也称为第二矩矩阵)是从函数的梯度导出的矩阵。它总结了一个点的指定邻域中梯度的主要方向,以及这些方向是连贯的程度。结构张量常用于图像处理和计算机视觉。————维基百科

    结构张量能区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。

    结构张量就是一个关于图像的结构矩阵,如下所示

    Ix,Iy分别表示图像的水平梯度与垂直梯度。而后分别用K与H表示矩阵ST的行列式与迹。

    根据所求的K与H的值,可判断当前像素点所处的位置是属于平坦区域、边缘区域和角点区域中的一个。

    判断的条件:

    平坦区域:H = 0;

    边缘区域:H > 0 && K = 0;

    角点区域:H > 0 && K > 0;

    然而在实际应用中,H与K的值都不会太理想,所以用的是近似判断。

    效果如下:

    原图:

    边缘区域:

    平坦区域:

    角点区域:

    行列式与迹的关系:

    matlab代码如下所示:

    %Image Structure Tensor 图像结构张量
    
    close all;
    clc;
    
    I = double(rgb2gray(imread('lena.jpg')));
    %figure;
    %imshow(I);
    [m,n] = size(I);
    
    
    
    %the gradient of image
    [Ix,Iy] = gradient(I);
    
    %second derivative
    Ix2 = Ix.^2;
    Iy2 = Iy.^2;
    Ixy = Ix.*Iy;
    
    
    k = 1;
    %relationship between det and trace
    lam = zeros(m*n,2);
    
    for i = 1:m
        for j = 1:n
            %Structure Tensor Matrix
            ST = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)];
            K = det(ST);    %det of ST
            H = trace(ST);  %trace of ST
            
    %       if H < 50                                   %smooth area
    %          I(i,j) = 255;
    %       end
                
    %         if H > 50 && abs(K) < 0.01*10^(-9)        %marginal area
    %            I(i,j) = 255;
    %         end
              
          if H > 50 && abs(K) > 0.01*10^(-9)            %corner are
              I(i,j) = 255;
          end           
                
            lam(k,:) = [K,H];
            k = k + 1;
        end
    end
    
    figure;
    plot(lam(:,1),lam(:,2),'.');
    ylabel('trace');
    xlabel('det');
    
    figure;
    imshow(I,[]),title('corner area');   %自动调整输出格式

     

    展开全文
  • 结构张量(structure tensor)主要用于区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。 此处的张量就是一个关于图像的结构矩阵,矩阵结构构成如下...Rx,Ry分别为图像的水平垂直梯度,而后进行求矩阵T的行列式K与迹(trac...

    结构张量(structure tensor) 主要用于区分图像的平坦区域、边缘区域与角点区域。

    此处的张量就是一个关于图像的结构矩阵,矩阵结构构成如下:

                                                                               

    Rx,Ry分别为图像的水平与垂直梯度,而后进行求矩阵T的行列式K与迹(trace)H。

    根据K与H的关系来求得区分图像的平坦、边缘与角点区域:

     

    平坦区域:H=0;

    边缘区域:H>0 && K=0;

    角点区域:H>0 && K>0;

     

    该方法实际应用实例如下:

    原图:    

                                    

    边缘区域:

                                  

    边缘区域中 行列式与迹的关系图:

                                                       

    matlab实现代码如下:

    clc;
    clear; 
    img=double(imread('F:\Users\Revere\Pictures\CameraRoll\imgwork\smile.png'));
    [m n]=size(img);
    imshow(img,[]);
    
    [Ix Iy]=gradient(img);
    Ix2=Ix.^2;
    Iy2=Iy.^2;
    Ixy=Ix.*Iy; 
    
    k=1;
    lambda=zeros(m*n,2);
    for i=1:m    
        for j=1:n       
           st=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; %结构张量        
           K=det(st);        
           H=trace(st); %求迹                
           %所有判断都是近似的        
           % if H<50                        %认为是平坦区域         
           if H>50 && abs(K)<0.01*10^(-9)  %认为是边缘区域      
           % if H>50 && abs(K)>0.01*10^(-9) %认为是角点区域       
           img(i,j)=255;         
       end                 
      lambda(k,:)=[K,H];       
      k=k+1; 
       end
    end 
    
    figure;
    plot(lambda(:,1),lambda(:,2),'.');
    ylabel('trace');
    xlabel('det');
    figure;
    imshow(img,[]);
    

      

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/revere7/p/9705956.html

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