ITK:與矢量型圖像應(yīng)用GradientRecursiveGaussianImageFilter

• 內(nèi)容提要
• 輸出結(jié)果
• C++實現(xiàn)代碼

內(nèi)容提要

通過與高斯的一階導(dǎo)數(shù)進行卷積來計算圖像的梯度。
GradientRecursiveGaussianImageFilter的輸出由兩個圖像（沿X和Y方向的漸變）組成。在此示例中，輸入是每個像素具有兩個值的圖像（矢量類型）。一個值來自輸入的圖像（第一個圖像）；第二個是輸入圖像（第二個圖像）的倒數(shù)。
GradientRecursiveGaussianImageFilter的輸出將每個像素具有四個值。這些順序如下：沿著X軸的漸變（第一幅圖像），沿著Y軸的漸變（第一幅圖像），沿著X軸的漸變（第二幅圖像），沿著Y軸的漸變（第二幅圖像）。
請注意，Python示例僅適用于ITK 4.8.0或更高版本。ComoposeImagefilter可以用于將unsigned char轉(zhuǎn)換為double類型，而無需顯式使用CastImageFilter。但是在Python中，這種可能性是不允許的。這減少了需要包裝的組合數(shù)量，從而有助于減小ITK二進制文件的大小。

輸出結(jié)果

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ITK:与矢量型图像应用GradientRecursiveGaussianImageFilter的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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