Detektering og klassificering af kimplanter ved brug af computer vision
Detektering og klassificering af kimplanter ved brug af computer vision
Detektering og klassificering af kimplanter ved brug af computer vision
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
18 Appendiks 18.9 Implementering<br />
Når denne er udregnet roteres koordinatet tilbage (e), <strong>og</strong> origo flyttes tilbage fra massemidtpunktet:<br />
…<br />
e = rotateCoordinate(d, thetaMajorAxis);<br />
e.xCoordinate += CM.xCoordinate;<br />
e.yCoordinate += CM.yCoordinate;<br />
x2 = int(e.xCoordinate+0.5);<br />
y2 = int(e.yCoordinate+0.5);<br />
…<br />
Koordinatsættet (x2,y2) er nu punktet, som evt. kan være symmetripartner med (x1,y1). Herefter<br />
undersøges det om (x2,y2) ligger inden for boundingboxen, <strong>og</strong> hvis dette er tilfældet skal det<br />
undersøges om (x2,y2) er hvid pixel, <strong>og</strong> hvis ikke inkrementeres pixelsDeviation. Hvis den ligger<br />
uden for boundingboxen kan den ikke være symmetrisk med andre pixels så derfor inkrementeres<br />
der <strong>og</strong>så i det tilfælde:<br />
…<br />
}<br />
}<br />
…<br />
grayScale.setValue(x1,y1,255);<br />
if((x2>=0 && x2=0 && y2
Change language