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Usar procesamiento usando otra salida (resultado de otro algoritmo) como entrada

Usar procesamiento usando otra salida (resultado de otro algoritmo) como entrada


Tengo un problema. Estoy desarrollando una aplicación independiente en Python y necesito usar algoritmos de procesamiento.

Pude usar un algoritmo sin errores, pero necesito ejecutar otro algoritmo de procesamiento cuya entrada es la salida del primero. Entonces, mi programa se detiene en el primer algoritmo. ¿Por qué no lee el segundo?

CÓDIGO:

importar sys desde qgis.core importar QgsApplication, QgsVectorLayer desde PyQt4.QtGui importar QApplication desde PyQt4.QtCore importar QFileInfo importar GdalTools_utils importar ftools_utils importar osgeo importar ogr importar gdal app = QApplication ([]) QgsApplication.set) / usrPath " QgsApplication. ) ymin = extension_rect.yMinimum () ymax = extension_rect.yMaximum () extension = str (xmin) + "," + str (xmax) + "," + str (ymin) + "," + str (ymax) tamaño de celda = 30 outrains10 = '…' count = inputLayer.featureCount () rain_10 = 'rains10' days_10 = 'days10' Processing.runAlgorithm ("grass: v.surf.idw", None, inputLayer, count, 2.0, rain_10, False, extensión , tamaño de celda, -1.0, 0.0001, outrains10) Processing.runAlgorithm ("saga: clipgridwithpolygon", None, outrains10, inputMask, outclip_rai ns10)

Entonces, el primer algoritmo de hierba está bien. La salida está bien. Pero quiero usarlo como entrada en el segundo, pero el código se detiene allí.

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El código se detiene porque no sabía que tenía que instalar SAGA para usarlo en Linux. Ahora tengo SAGA instalado (ejecuto desde QGIS y todo está bien) pero todavía no sé cómo configurar SAGA para leer el procesamiento, como la línea:

Processing.runAlgorithm ("saga: clipgridwithpolygon", None, outrains10, inputMask, outclip_rains10)

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Todavía no puedo hacer que SAGA funcione, pero con muchos intentos, descubrí que, cuando ejecuto el script, se devuelve un error (falla de segmentación) y otros. Entonces, al depurar mi código, encontré que es el ráster de entrada que da el error:

ejemplo:

cuadrícula = QgsRasterLayer ('/… /raster.tif')

¿Alguien sabe por qué sucede esto? ¿Puedes ayudarme por favor?


Funciones de paso de AWS: pasar la entrada a otra tarea

¿Cómo puedo pasar mi entrada a mi salida en una tarea en AWS Step Functions?

Soy consciente de esta pregunta y de los documentos:

Si el valor de ResultPath es nulo, eso significa que la salida sin procesar del estado se descarta y su entrada sin procesar se convierte en su resultado.

Necesito pasar al siguiente estado el siguiente json:


3 respuestas 3

el código no le devolverá el resultado como una "declaración de selección" si esto es lo que necesita lograr. de su código he notado: - está usando el cursor solo para iterar a través de los valores distintos de la tabla EXCHANGE_MAPPING - puede sacar esta declaración EXECUTE INMEDIATE v_str - si usa solo la declaración de selección obtendrá el mismo resultado

Hola, puedes intentar seguir el código.

Hola, puede probar esto, necesita limitar el número o filas por rownum = 1 si está interesado en todas las filas, entonces debe usar la colección para contener todos los valores. no sé qué importancia tiene el orden para usted si es importante, entonces necesita modificar la consulta dentro del bucle


Simplemente buscando en el archivo Test.cs, podría encontrar este ejemplo

Entonces, supongo que su código C # podría escribirse como

Como nota al margen, no utilice SP como prefijo para su procedimiento almacenado. Está reservado para procedimientos definidos por el sistema y podría tener problemas si Microsoft decide usar el mismo nombre. Aunque improbable, es una mala práctica y ¿por qué arriesgarse?

Además de la sugerencia de "ath": Para evitar la reflexión, DynamicParmers.AddDynamicParams () toma un objeto anónimo, después de lo cual puede agregar el parámetro de retorno de esta manera.

ahora use el objeto dynamicParameters en su llamada elegante en lugar del objeto param anónimo.

(También puede hacer esto para un parámetro de salida si lo prefiere)

Si siempre tiene un parámetro OUTPUT de tipo INTEGER llamado @id (@id = @id OUTPUT), podría crear un método de extensión como este que le permitiría usar la sintaxis normal de Dapper pasando la cadena sql y un objeto anónimo:

Esto usa la reflexión para leer todas las propiedades, pero si puede tomar esa penalización, no tiene que repetir los parámetros dinámicos para cada llamada.

Para las transacciones, haga un método de extensión en SqlTransaction pasándolo a Execute así:


Puede usar comillas invertidas (`) para evaluar un comando y sustituirlo en la salida del comando, como:

Puede utilizar "xargs". Un ejemplo trivial:

Debería tener cuidado de que xargs no divida su stdin en dos o más invocaciones del comando ("cat" en el ejemplo anterior).

en realidad no está ejecutando su línea de URL:

Parece que podría usar una combinación de las respuestas aquí. Supongo que desea reemplazar los caracteres espaciales con sus valores ascii de escape en la URL. Para hacer esto, debe reemplazarlos con "% 20", no solo con "%". Aquí tienes una solución que debería darte una respuesta completa:

Las comillas inversas indican que el comando adjunto debe interpretarse primero y el resultado debe enviarse a wget. Observe que escapé del espacio y% caracteres en el comando sed para evitar que se malinterpreten. La opción -q para wget evita que la salida de procesamiento del comando se imprima en la pantalla (útil para la creación de scripts cuando no le importa el estado en el trabajo) y la opción -O especifica el archivo de salida. Para su información, si no desea guardar la salida en un archivo, sino verla en la terminal, use "-" en lugar de un nombre de archivo para indicar stdout.

wget también acepta stdin con el interruptor -.

Si desea guardar la salida en un archivo, use el interruptor -O.

xargs es la mejor opción para colocar la salida de un comando en el argumento de otro comando.

Suponga que la salida de command1 es 3 y desea que su próximo comando tome este 3 como argumento, por lo que desea algo como

donde 4 y 5 son otros dos argumentos que pueden ser necesarios para command2.

Puede poner esos corchetes en el lugar del argumento donde desea la salida del primer comando.


5 respuestas 5

Mientras intenta comunicarse con dos arduinos, le sugiero que utilice algún tipo de protocolo de comunicación estándar, como la interfaz de dos cables o I2c. Existe la biblioteca Wire.h que puede usar y también tiene una referencia en el sitio principal de Arduino. Si tiene una necesidad diferente y desea continuar con sus métodos, debe especificar con más profundidad las conexiones que ha realizado. Por ahora, puedo suponer que la salida se está conectando a tierra o algún tipo de carga y esa podría ser la razón por la que está viendo una caída de voltaje. Pero también puede darse el caso de que el pin de salida cambie tan rápido que el multímetro no sea capaz de leer correctamente el estado alto.

Como mencionó Harry, es mejor usar algunas líneas de comunicación como UART o I2C o SPI. Si no los tiene disponibles, utilice i / os digitales, pero asegúrese de que sus resistencias pull up y pull down estén configuradas correctamente. Si es de entrada, simplemente configúrelo como pull up y para la salida, configure como pin de salida. Saludos, Pathik

En primer lugar, no puedo decir si su protocolo funcionará o no, ya que no tengo los detalles. Sin embargo, cambiar de protocolo le dará el mismo resultado. Además, no necesita un transistor para este uso.

La solución es conectar las tierras de las diferentes fuentes de energía. Dado que el voltaje es relativo, tener las conexiones a tierra desconectadas hará que un dispositivo piense que el voltaje es más alto / más bajo de lo que piensa el otro (tienen un punto de referencia diferente).

Sugeriría colocar un transistor en el medio: use un diseño como http://en.wikipedia.org/wiki/Transistor#/media/File:Transistor_Simple_Circuit_Diagram_with_NPN_Labels.svg (de la página wiki sobre transistor).

Tenga en cuenta que Vout debe estar conectado al pin de entrada en un arduino, y Vin debe conectarse, a través de una resistencia, al pin de salida en el otro arduino.

Solo para confirmar, las etiquetas están al revés de lo que espera que sean.

Las 2 resistencias pueden ser cualquier valor> 1kOhm.

Esto todavía depende del terreno común.

Tenga en cuenta que los puntos en común pueden no ser una buena idea si se generan a partir de la misma fuente de energía; he encontrado que la tierra de dos puertos USB en la misma computadora portátil está en diferentes niveles, por lo que la corriente fluirá desde un puerto y en el otro, probablemente dañando la computadora portátil, si las dos conexiones a tierra están conectadas.

¿Estás seguro de que uno de los pines está configurado como entrada? Si uno saldría alto y el otro bajo, básicamente obtendría un cortocircuito: desde Vcc a través del FET superior de la salida alta, a través del cable al otro Arduino, y al FET inferior de la salida baja, y de regreso a suelo.
Si el cortocircuito fuera perfecto, el voltaje bajaría a cero, pero ambos FET tienen una resistencia distinta de cero, lo que los convierte en un divisor de voltaje.

Una forma de proteger su Arduino contra esto (¡tal cortocircuito daña los circuitos de E / S!) Es colocar una resistencia de la serie 1 k & Omega entre los pines. Dado que un pin de entrada no consumirá corriente, tampoco habrá una caída de voltaje en la resistencia.

No usaría el I2C de Harry, porque probablemente sea demasiado complicado para sus necesidades. (No sé qué datos quieres intercambiar). Una conexión simple es la UART: una línea de transmisión y una línea de recepción. Es cierto que la UART se usa para la comunicación USB, pero esa conexión se realiza a través de un conjunto de resistencias, por lo que otro controlador que use el bus debería poder anular las señales del USB.

Si tiene una gran distancia entre los Arduino, querrá cambiadores de nivel RS232.


Una buena forma de asimilar la diferencia entre ellos es experimentar un poco en la línea de comandos. A pesar de la similitud visual en el uso del carácter & lt, hace algo muy diferente a una redirección o canalización.

Usemos el comando date para probar.

Este es un ejemplo inútil, pero muestra que cat aceptó la salida de la fecha en STDIN y la escupió. Se pueden lograr los mismos resultados mediante la sustitución de procesos:

Sin embargo, lo que sucedió detrás de escena fue diferente. En lugar de recibir un flujo STDIN, a cat se le pasó el nombre de un archivo que necesitaba abrir y leer. Puedes ver este paso usando echo en lugar de cat.

Cuando cat recibió el nombre del archivo, leyó el contenido del archivo por nosotros. Por otro lado, echo solo nos mostró el nombre del archivo que se pasó. Esta diferencia se vuelve más obvia si agrega más sustituciones:

Es posible combinar la sustitución de procesos (que genera un archivo) y la redirección de entrada (que conecta un archivo a STDIN):

Se ve más o menos igual, pero esta vez se pasó cat STDIN stream en lugar de un nombre de archivo. Puedes ver esto probándolo con echo:

Dado que echo no lee STDIN y no se pasó ningún argumento, no obtenemos nada.

Las canalizaciones y las redirecciones de entrada envían contenido a la transmisión STDIN. La sustitución de procesos ejecuta los comandos, guarda su salida en un archivo temporal especial y luego pasa ese nombre de archivo en lugar del comando. Cualquier comando que esté utilizando lo trata como un nombre de archivo. Tenga en cuenta que el archivo creado no es un archivo normal, sino una tubería con nombre que se elimina automáticamente una vez que ya no se necesita.


Imágenes y píxeles

Una imagen digital no es más que datos y números de mdashn que indican variaciones de rojo, verde y azul en una ubicación particular en una cuadrícula de píxeles. La mayoría de las veces, vemos estos píxeles como rectángulos en miniatura intercalados en la pantalla de una computadora. Sin embargo, con un poco de pensamiento creativo y una manipulación de píxeles de menor nivel con código, podemos mostrar esa información de muchas formas. Este tutorial está dedicado a romper con el dibujo de formas simples en Processing y usar imágenes (y sus píxeles) como los componentes básicos de los gráficos de Processing.

Empezando con imágenes.

Con suerte, se siente cómodo con la idea de los tipos de datos. Probablemente los especifique a menudo & mdasha float variable "speed", un int "x", etc. Todos estos son tipos de datos primitivos, bits que se encuentran en la memoria de la computadora listos para nuestro uso. Aunque quizás sea un poco más complicado, es de esperar que también use objetos, tipos de datos complejos que almacenan múltiples piezas de datos (junto con la funcionalidad) y la clase mdasha "Ball", por ejemplo, puede incluir variables de punto flotante para la ubicación, el tamaño y la velocidad, así como métodos para moverse, mostrarse a sí mismo, etc.

Además de los objetos definidos por el usuario (como Ball), Processing tiene un montón de clases útiles listas para funcionar sin que escribamos ningún código. En este tutorial, examinaremos PImage, una clase para cargar y mostrar una imagen, además de mirar sus píxeles.

Usar una instancia de un objeto PImage no es diferente a usar una clase definida por el usuario. Primero, se declara una variable de tipo PImage, llamada "img". En segundo lugar, se crea una nueva instancia de un objeto PImage mediante el método loadImage (). loadImage () toma un argumento, una cadena que indica un nombre de archivo, y carga ese archivo en la memoria. loadImage () busca archivos de imagen almacenados en la carpeta "datos" de su bosquejo de procesamiento.

Las imágenes se pueden agregar a la carpeta de datos automáticamente a través de:

Sketch & rarr Mostrar carpeta de bocetos

Esto abrirá la carpeta de bocetos. Si no hay un directorio de datos, cree uno. De lo contrario, coloque sus archivos de imagen dentro.

En el ejemplo anterior, puede parecer un poco peculiar que nunca hayamos llamado a un "constructor" para instanciar el objeto PImage, diciendo "new PImage ()". Después de todo, en la mayoría de los ejemplos relacionados con objetos, un constructor es imprescindible para producir una instancia de objeto.

De hecho, la función loadImage () realiza el trabajo de un constructor, devolviendo una nueva instancia de un objeto PImage generado a partir del nombre de archivo especificado. Podemos pensar en él como el constructor de PImage para cargar imágenes desde un archivo. Para crear una imagen en blanco, se utiliza la función createimage ().

También debemos tener en cuenta que el proceso de cargar la imagen desde el disco duro en la memoria es lento, y debemos asegurarnos de que nuestro programa solo tenga que hacerlo una vez, en setup (). La carga de imágenes en draw () puede resultar en un rendimiento lento, así como en errores de "Memoria insuficiente".

Una vez que se carga la imagen, se muestra con la función de imagen (). La función image () debe incluir 3 argumentos & mdashla imagen que se mostrará, la ubicación xy la ubicación y. Opcionalmente, se pueden agregar dos argumentos para cambiar el tamaño de la imagen a un cierto ancho y alto.

Tu primer filtro de procesamiento de imágenes

Al mostrar una imagen, es posible que desee modificar su apariencia. Quizás le gustaría que la imagen se vea más oscura, transparente, azulada, etc. Este tipo de filtrado de imagen simple se logra con la función tint () de Processing. tint () es esencialmente el equivalente de imagen del relleno de forma (), que establece el color y la transparencia alfa para mostrar una imagen en la pantalla. Sin embargo, una imagen no suele ser de un solo color. Los argumentos para tint () simplemente especifican cuánto de un color determinado se debe usar para cada píxel de esa imagen, así como qué tan transparentes deben aparecer esos píxeles.

Para los siguientes ejemplos, asumiremos que se han cargado dos imágenes (un girasol y un perro) y el perro se muestra como fondo (lo que nos permitirá demostrar la transparencia).

Si tint () recibe un argumento, solo se ve afectado el brillo de la imagen.

Un segundo argumento cambiará la transparencia alfa de la imagen.

Tres argumentos afectan el brillo de los componentes rojo, verde y azul de cada color.

Finalmente, agregar un cuarto argumento al método manipula el alfa (igual que con 2). Por cierto, el rango de valores para tint () se puede especificar con colorMode ().

Píxeles, píxeles y más píxeles

Si acaba de comenzar a utilizar Processing, es posible que haya pensado erróneamente que el único medio que se ofrece para dibujar en la pantalla es a través de una llamada de función. "Dibuja una línea entre estos puntos" o "Rellena una elipse con rojo" o "carga esta imagen JPG y colócala en la pantalla aquí". Pero en algún lugar, de alguna manera, alguien tuvo que escribir un código que traduzca estas llamadas a funciones en la configuración de los píxeles individuales en la pantalla para reflejar la forma solicitada. Una línea no aparece porque decimos línea (), aparece porque coloreamos todos los píxeles a lo largo de una ruta lineal entre dos puntos. Afortunadamente, no tenemos que administrar esta configuración de píxeles de nivel inferior a diario. Tenemos que agradecer a los desarrolladores de Processing (y Java) por las muchas funciones de dibujo que se ocupan de este negocio.

Sin embargo, de vez en cuando, queremos romper con nuestra existencia mundana de dibujo de formas y ocuparnos de los píxeles de la pantalla directamente. El procesamiento proporciona esta funcionalidad a través de la matriz de píxeles.

Estamos familiarizados con la idea de que cada píxel de la pantalla tenga una posición X e Y en una ventana bidimensional. Sin embargo, la matriz de píxeles tiene solo una dimensión, almacenando valores de color en secuencia lineal.

Tome el siguiente ejemplo simple. Este programa establece cada píxel de una ventana en un valor de escala de grises aleatorio. La matriz de píxeles es como cualquier otra matriz, la única diferencia es que no tenemos que declararla ya que es una variable incorporada de procesamiento.

Primero, debemos señalar algo importante en el ejemplo anterior. Siempre que acceda a los píxeles de una ventana de Procesamiento, debe alertar al Procesamiento de esta actividad. Esto se logra con dos funciones:

    Esta función se llama antes de acceder a la matriz de píxeles, diciendo "cargue los píxeles, me gustaría hablar con ellos". Esta función se llama después de que termine con la matriz de píxeles que dice "Continúe y actualice los píxeles, ¡ya terminé!"
  1. Suponga una ventana o imagen con un ANCHO y ALTO determinados.
  2. Entonces sabemos que la matriz de píxeles tiene un número total de elementos igual a WIDTH * HEIGHT.
  3. Para cualquier punto X, Y dado en la ventana, la ubicación en nuestra matriz de píxeles unidimensionales es: UBICACIÓN = X + Y * ANCHO

Esto puede recordarle nuestro tutorial de matrices bidimensionales. De hecho, necesitaremos usar la misma técnica de bucle for anidado. La diferencia es que, aunque queremos usar bucles for para pensar en los píxeles en dos dimensiones, cuando vamos a acceder realmente a los píxeles, viven en una matriz unidimensional y tenemos que aplicar la fórmula de la ilustración anterior.

Veamos cómo se hace.

Introducción al procesamiento de imágenes

La sección anterior analizó ejemplos que establecen valores de píxeles de acuerdo con un cálculo arbitrario. Ahora veremos cómo podemos configurar los píxeles de acuerdo con los que se encuentran en un objeto PImage existente. Aquí hay un pseudocódigo.

  1. Cargue el archivo de imagen en un objeto PImage
  2. Para cada píxel de la PImage, recupere el color del píxel y configure el píxel de visualización en ese color.

La clase PImage incluye algunos campos útiles que almacenan datos relacionados con la imagen y mdashwidth, altura y píxeles. Al igual que con nuestras clases definidas por el usuario, podemos acceder a estos campos mediante la sintaxis de puntos.

El acceso a estos campos nos permite recorrer todos los píxeles de una imagen y mostrarlos en pantalla.

Ahora, ciertamente podríamos encontrar simplificaciones para simplemente mostrar la imagen (por ejemplo, el bucle anidado no es necesario, sin mencionar que el uso de la función image () nos permitiría omitir todo este trabajo de píxeles por completo). , el ejemplo 15-7 proporciona un marco básico para obtener los valores de rojo, verde y azul para cada píxel en función de su orientación espacial (ubicación XY), en última instancia, esto nos permitirá desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes más avanzados.

Antes de continuar, debo enfatizar que este ejemplo funciona porque el área de visualización tiene las mismas dimensiones que la imagen de origen. Si este no fuera el caso, simplemente tendría que tener dos cálculos de ubicación de píxeles, uno para la imagen de origen y otro para el área de visualización.

Nuestro segundo filtro de imagen, creando nuestro propio "tinte"

Hace solo unos párrafos, estábamos disfrutando de una relajante sesión de codificación, coloreando imágenes y agregando transparencia alfa con el método amigable tint (). Para el filtrado básico, este método funcionó. Sin embargo, el método píxel por píxel nos permitirá desarrollar algoritmos personalizados para alterar matemáticamente los colores de una imagen. Considere el brillo y los colores más brillantes tienen valores más altos para sus componentes rojo, verde y azul. Se deduce naturalmente que podemos alterar el brillo de una imagen aumentando o disminuyendo los componentes de color de cada píxel. En el siguiente ejemplo, aumentamos o disminuimos dinámicamente esos valores según la ubicación horizontal del mouse. (Tenga en cuenta que los dos ejemplos siguientes incluyen solo el ciclo de procesamiento de imágenes en sí, se asume el resto del código).

Dado que estamos alterando la imagen por píxel, no es necesario que todos los píxeles se traten por igual. Por ejemplo, podemos alterar el brillo de cada píxel según su distancia al ratón.

Escribir en los píxeles de otro objeto PImage

Todos nuestros ejemplos de procesamiento de imágenes han leído cada píxel de una imagen de origen y han escrito un píxel nuevo en la ventana de procesamiento directamente. Sin embargo, a menudo es más conveniente escribir los nuevos píxeles en una imagen de destino (que luego muestra con la función image ()). Demostraremos esta técnica mientras observamos otra operación simple de píxeles: umbral.

Un filtro de umbral muestra cada píxel de una imagen en solo uno de dos estados, blanco o negro. Ese estado se establece de acuerdo con un valor de umbral particular. Si el brillo del píxel es mayor que el umbral, coloreamos el píxel en blanco, menos que, en negro. En el siguiente código, usamos un umbral arbitrario de 100.

Esta funcionalidad particular está disponible sin procesamiento por píxel como parte de la función filter () de Processing. Sin embargo, comprender el código de nivel inferior es crucial si desea implementar sus propios algoritmos de procesamiento de imágenes, no disponibles con filter ().

Pero si todo lo que quiere hacer es un umbral, así es como:

Nivel II: Procesamiento de grupos de píxeles

En ejemplos anteriores, hemos visto una relación de uno a uno entre los píxeles de origen y los píxeles de destino. Para aumentar el brillo de una imagen, tomamos un píxel de la imagen de origen, aumentamos los valores RGB y mostramos un píxel en la ventana de salida. Para realizar funciones de procesamiento de imágenes más avanzadas, debemos ir más allá del paradigma de píxeles uno a uno hacia el procesamiento de grupos de píxeles.

Comencemos por crear un nuevo píxel a partir de dos píxeles de una imagen de origen y un píxel mdasha y su vecino de la izquierda.

Si sabemos que el píxel está ubicado en (x, y):

Entonces su vecino de la izquierda se encuentra en (x-1, y):

Entonces podríamos hacer un nuevo color a partir de la diferencia entre el píxel y su vecino de la izquierda.

Aquí está el algoritmo completo:

Este ejemplo es un algoritmo de detección de borde horizontal simple. Cuando los píxeles difieren mucho de sus vecinos, lo más probable es que sean píxeles de "borde". Por ejemplo, piense en una imagen de una hoja de papel blanca sobre una mesa negra. Los bordes de ese papel son donde los colores son más diferentes, donde el blanco se encuentra con el negro.

En el ejemplo anterior, miramos dos píxeles para encontrar bordes. Sin embargo, los algoritmos más sofisticados generalmente implican mirar muchos píxeles a la vez. Después de todo, cada píxel tiene 8 vecinos inmediatos: arriba a la izquierda, arriba, arriba a la derecha, derecha, abajo a la derecha, abajo, abajo a la izquierda, izquierda.

Estos algoritmos de procesamiento de imágenes a menudo se denominan "convolución espacial". El proceso utiliza un promedio ponderado de un píxel de entrada y sus vecinos para calcular un píxel de salida. En otras palabras, ese nuevo píxel es una función de un área de píxeles. Se pueden emplear áreas vecinas de diferentes tamaños, como una matriz de 3x3, 5x5, etc.

Las diferentes combinaciones de pesos para cada píxel dan como resultado varios efectos. Por ejemplo, "enfocamos" una imagen restando los valores de los píxeles vecinos y aumentando el píxel del punto central. El desenfoque se logra tomando el promedio de todos los píxeles vecinos. (Tenga en cuenta que los valores en la matriz de convolución suman 1).

A continuación se muestra un ejemplo que realiza una convolución utilizando una matriz 2D (consulte el Capítulo 13, p. XX para una revisión de las matrices 2D) para almacenar los pesos de píxeles de una matriz de 3x3. Este ejemplo es probablemente el ejemplo más avanzado que hemos encontrado en este libro hasta ahora, ya que involucra muchos elementos (bucles anidados, matrices 2D, píxeles PImage, etc.).

Visualizando la imagen

Quizás estés pensando: "Dios, todo esto es muy interesante, pero en serio, cuando quiero difuminar una imagen o cambiar su brillo, ¿realmente necesito escribir código? Quiero decir, ¿no puedo usar Photoshop?" De hecho, lo que hemos logrado aquí es simplemente una comprensión introductoria de lo que hacen los programadores altamente capacitados en Adobe. El poder del procesamiento, sin embargo, es el potencial para aplicaciones de gráficos interactivos en tiempo real. No es necesario que vivamos dentro de los límites del procesamiento de "puntos de píxeles" y "grupos de píxeles".

A continuación se muestran dos ejemplos de algoritmos para dibujar formas de procesamiento. En lugar de colorear las formas al azar o con valores codificados como lo hemos hecho en el pasado, seleccionamos colores de píxeles dentro de un objeto PImage. La imagen en sí misma nunca se muestra, sino que sirve como una base de datos de información que podemos explotar para una multitud de actividades creativas.

En este primer ejemplo, para cada ciclo a través de draw (), llenamos una elipse en una ubicación aleatoria en la pantalla con un color tomado de su ubicación correspondiente en la imagen de origen. El resultado es un efecto básico "tipo puntillista":

Ejemplo: "puntillismo"

En el siguiente ejemplo, tomamos los datos de una imagen bidimensional y, utilizando las técnicas de traducción 3D descritas en el capítulo 14, representamos un rectángulo para cada píxel en un espacio tridimensional. La ubicación z está determinada por el brillo del color. Los colores más brillantes aparecen más cerca del espectador y los más oscuros más lejos.


Reanudar

Un modèle de réseau de neurones artificiels (RNA) et un système d'information géographique (SIG) sont utilisés pour cartographier le potentiel de productivité des aquifères au niveau régional (PPA) pour la région autour de Pohang City, République de Corée. Le modèle est basé sur la relación entre les données de productivité des aquifères comprenant le débit spécifique (DS) et les facteurs hydrogéologiques associés. Les facteurs associés tels que topographie, linéaments, géologie, couvert végétal de type forêt et données pédologiques sont collectés et introduits dans une base de données espaciales. De plus, les données de DS sont obtenues au niveau de 44 puits. Ces données sont réparties de manière aléatoire en un ensemble de points d’apprentissage pour analyzer le PPA en utilisant le RNA, et en un ensemble de tests afin de valider la carte de potentiel prévisionnelle. L’importance related et le poids de chaque facteur sont déterminés par des algorítmes rétro-propagation et appliqués au facteur d'entrée. La valeur de PPA est ainsi calculée utilisant les pondérations et des cartes de PPA sont créées. La carte est validée en utilisant la surface sous l'analyse de courbe avec les données de débit spécifique qui n'ont pas été utilisées dans la phase d'apprentissage du modèle. La validation montre des précisions de prévision entre 73.54 et 80.09%. De telles informations et les cartes ainsi générées peuvent servir de base scientifique pour la gestion des eaux souterraines ainsi que pour la prospection des aquifères.


Conclusión

La señal EMG transporta información valiosa sobre el sistema nervioso. Entonces, el objetivo de este trabajo fue brindar información breve sobre EMG y revelar las diversas metodologías para analizar la señal. Se discutieron técnicas para la detección, descomposición, proceso y clasificación de señales EMG junto con sus ventajas y desventajas. El descubrimiento de un problema o desventaja en un método conduce a otros métodos mejorados. Este estudio señala claramente los diversos tipos de técnicas de análisis de señales EMG para que se puedan aplicar los métodos correctos durante cualquier diagnóstico clínico, investigación biomédica, implementaciones de hardware y aplicaciones de usuario final.