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Wie arbeitet der?
Ich nehme jetzt nur eine 3x3 Matrix
A1_A2_A3
B1_B2_B3
C1_C2_C3
Wobei B2 der zu bearbeitende Punkt ist.
W(A1) ist der Punktwert des Bildes
Z(A1) ist die Eingetrag in der Matrix jeweils von A1
W(B2)=(W(A1)*Z(A1)+W(A2)*Z(A2)+...+W(B1)*Z(B1)+W(B3)*Z(B3)+...+W(C3)*Z(C3))/Skalieren+Versatz
Nein:
W(B2)=(W(A1)*Z(A1)+W(A2)*Z(A2)+...+W(B1)*Z(B1) + W(B2)*Z(B2)+W(B3)*Z(B3)+...+W(C3)*Z(C3))/Skalieren+Versatz
Das Ergebnis sollte Wneu(B2) heißen, denn ein einmal berechneter Bildpunkt wird nicht noch mal gefiltert (dieses Filter ist nicht recursiv).
Tatsächlich bereits so lang’?! Und offensichtlich noch immer.[…] die auch seit Version 3.0 oder so unverändert unkomfortabel zu bedienen ist.
Für die lokale Betrachtung richtig, wenn ich aber den adjazenten Pixel berechne, dann sollte der ebenfalls auf dem ursprünglichen W(B2) beruhen, nicht auf dem bereits geänderten. Daher erzeugst Du im Speicher eine neue Iteration und behältst die Ursprungswerte als Basis der Kalkulation.Nein, es gibt keinen Grund, den Namen zu aendern. Man kann es machen, es ist aber keinesfalls notwendig.
Für die lokale Betrachtung richtig, wenn ich aber den adjazenten Pixel berechne, dann sollte der ebenfalls auf dem ursprünglichen W(B2) beruhen, nicht auf dem bereits geänderten. Daher erzeugst Du im Speicher eine neue Iteration und behältst die Ursprungswerte als Basis der Kalkulation.
Aber das sind Details.
Warum soll es übrigens eine Convolution sein? Eine Faltung reduziert das Bild (insbesondere in der von Dir zitierten AI) und führt es auf "wesentliche Merkmale" zurück. Eine schöne Visualisierung (mit Excel-Mitteln!) zeigt Jeremy Howard in dieser Vorlesung: http://course.fast.ai/lessons/lesson3.html (so ab 49:55)
Aber dennoch haben Deine Erklärungen den Sinn und Zweck des Filters gut erhellt, danke
Bis dann,
Mario
Das ist seit jeher die wahrscheinlich am wenigsten verständliche, am schlechtesten dokumentierte Funktion von PS, die auch seit Version 3.0 oder so unverändert unkomfortabel zu bedienen ist. Wahrscheinlich auch die am wenigsten genutzte Funktion, um nicht zu sagen die überflüssigste.
Für die lokale Betrachtung richtig, wenn ich aber den adjazenten Pixel berechne, dann sollte der ebenfalls auf dem ursprünglichen W(B2) beruhen, nicht auf dem bereits geänderten. Daher erzeugst Du im Speicher eine neue Iteration und behältst die Ursprungswerte als Basis der Kalkulation.
Warum soll es übrigens eine Convolution sein? Eine Faltung reduziert das Bild (insbesondere in der von Dir zitierten AI) und führt es auf "wesentliche Merkmale" zurück.