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各位好,小弟手邊有一張影像(500px500p),有點類似一般的照片經選轉, 所以在分別在四邊上有黑色直角三角形形成的NAN,而位置是固定已知的。 而在除黑邊外的部分,則有些許不規則NAN散布其中,有大有小,有點類似補丁的概念。 目前我打算將除了黑邊之外的NAN(補丁)部分以相鄰值來補,僅計算周圍有值者進行平均, 忽略掉NAN,並逐步擴散至將其他NAN補完。 2 6 4 2 6 4 8 NAN NAN → 8 5 NAN NAN NAN NAN 補值後 NAN NAN NAN 雖說配合nanmean與while迴圈可按此方法處理整張影像,但耗時相當長, 是否有其他更直觀快速的方式可行?謝謝大家 --



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1F:→ name0625: 我想先問一下,旋轉是自己做的嗎? 01/02 01:51
2F:→ name0625: 你想做的事情,旋轉過程中內插改一下就可以解決。 01/02 01:51
3F:→ name0625: 如果不是,先抓isnan座標,再來看是用parfor或是弄成矩 01/02 01:51
4F:→ name0625: 陣運算都可以加速。 01/02 01:51
5F:→ fxxkjoe1231: 拿到的資料就已旋轉過,我目前在想是否能區塊化bwlab 01/02 09:57
6F:→ fxxkjoe1231: el regiongroups來處理加速 01/02 09:57
7F:→ name0625: 你指的是regionprops?是的話應該可以,跟我說的轉矩陣 01/02 15:35
8F:→ name0625: 運算應該差不多,而且這指令還支援GPU加速。 01/02 15:35







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