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Viewing changes to Code/BasicFilters/json/CannyEdgeDetectionImageFilter.json

  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Ghislain Antony Vaillant
  • Date: 2017-11-02 08:49:18 UTC
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20171102084918-7hs09ih668xq87ej
Tags: upstream-1.0.1
Import upstream version 1.0.1

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Lines of Context:
Code/BasicFilters/json/CannyEdgeDetectionImageFilter.json
 
1
{
 
2
  "name" : "CannyEdgeDetectionImageFilter",
 
3
  "template_code_filename" : "ImageFilter",
 
4
  "template_test_filename" : "ImageFilter",
 
5
  "number_of_inputs" : 1,
 
6
  "doc" : "",
 
7
  "pixel_types" : "RealPixelIDTypeList",
 
8
  "members" : [
 
9
    {
 
10
      "name" : "LowerThreshold",
 
11
      "type" : "double",
 
12
      "default" : "0.0",
 
13
      "pixeltype" : "Input",
 
14
      "briefdescriptionSet" : "",
 
15
      "detaileddescriptionSet" : "",
 
16
      "briefdescriptionGet" : "",
 
17
      "detaileddescriptionGet" : ""
 
18
    },
 
19
    {
 
20
      "name" : "UpperThreshold",
 
21
      "type" : "double",
 
22
      "default" : "0.0",
 
23
      "pixeltype" : "Input",
 
24
      "briefdescriptionSet" : "Set the Threshold value for detected edges.",
 
25
      "detaileddescriptionSet" : "TODO: Document in the ITKv4 migration guide that the SetThreshold member function was removed from the CannyEdgeDetectionImageFilter , and that both UpperThreshold and LowerThreshold need to be set. To get the same results as with the SetThreshold method change \"myfilter->SetThrehsold\" to \"myfilter->SetUpperThreshold\", and add \"myfilter->SetLowerThreshold(GetUpperThreshold()/2.0)\"",
 
26
      "briefdescriptionGet" : "",
 
27
      "detaileddescriptionGet" : ""
 
28
    },
 
29
    {
 
30
      "name" : "Variance",
 
31
      "type" : "double",
 
32
      "default" : "std::vector<double>(3, 0.0)",
 
33
      "doc" : "",
 
34
      "dim_vec" : 1,
 
35
      "set_as_scalar" : 1,
 
36
      "itk_type" : "typename FilterType::ArrayType",
 
37
      "briefdescriptionSet" : "",
 
38
      "detaileddescriptionSet" : "Set/Get the variance of the Gaussian smoothing filter.",
 
39
      "briefdescriptionGet" : "",
 
40
      "detaileddescriptionGet" : "Set/Get the variance of the Gaussian smoothing filter."
 
41
    },
 
42
    {
 
43
      "name" : "MaximumError",
 
44
      "type" : "double",
 
45
      "default" : "std::vector<double>(3, 0.01)",
 
46
      "doc" : "",
 
47
      "dim_vec" : 1,
 
48
      "set_as_scalar" : 1,
 
49
      "itk_type" : "typename FilterType::ArrayType",
 
50
      "briefdescriptionSet" : "",
 
51
      "detaileddescriptionSet" : "Set/Get the MaximumError parameter used by the Gaussian smoothing filter in this algorithm",
 
52
      "briefdescriptionGet" : "",
 
53
      "detaileddescriptionGet" : "Set/Get the maximum error of the Gaussian smoothing kernel in each dimensional direction."
 
54
    }
 
55
  ],
 
56
  "tests" : [
 
57
    {
 
58
      "tag" : "defaults",
 
59
      "description" : "Simply run with default settings",
 
60
      "settings" : [],
 
61
      "md5hash" : "bbeb419fbdf05cbd93c7905b235b52ae",
 
62
      "inputs" : [
 
63
        "Input/RA-Float.nrrd"
 
64
      ]
 
65
    },
 
66
    {
 
67
      "tag" : "forresults",
 
68
      "description" : "make a good output image by setting paramters",
 
69
      "settings" : [
 
70
        {
 
71
          "parameter" : "LowerThreshold",
 
72
          "type" : "double",
 
73
          "value" : 500
 
74
        },
 
75
        {
 
76
          "parameter" : "UpperThreshold",
 
77
          "type" : "double",
 
78
          "value" : 3000
 
79
        },
 
80
        {
 
81
          "parameter" : "Variance",
 
82
          "type" : "double",
 
83
          "dim_vec" : 1,
 
84
          "value" : [
 
85
            1.0,
 
86
            1.0,
 
87
            1.0
 
88
          ]
 
89
        }
 
90
      ],
 
91
      "md5hash" : "a9f58b23223cdbcd5baead53dd8f75d8",
 
92
      "inputs" : [
 
93
        "Input/RA-Float.nrrd"
 
94
      ]
 
95
    }
 
96
  ],
 
97
  "briefdescription" : "This filter is an implementation of a Canny edge detector for scalar-valued images.",
 
98
  "detaileddescription" : "Based on John Canny's paper \"A Computational Approach\nto Edge Detection\"(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No.6, November 1986), there are four major steps used in the edge-detection scheme: (1) Smooth the input image with Gaussian filter. (2) Calculate the second directional derivatives of the smoothed image. (3) Non-Maximum Suppression: the zero-crossings of 2nd derivative are found, and the sign of third derivative is used to find the correct extrema. (4) The hysteresis thresholding is applied to the gradient magnitude (multiplied with zero-crossings) of the smoothed image to find and link edges.\n\n\\par Inputs and Outputs\nThe input to this filter should be a scalar, real-valued Itk image of arbitrary dimension. The output should also be a scalar, real-value Itk image of the same dimensionality.\n\n\\par Parameters\nThere are four parameters for this filter that control the sub-filters used by the algorithm.\n\n\\par \nVariance and Maximum error are used in the Gaussian smoothing of the input image. See itkDiscreteGaussianImageFilter for information on these parameters.\n\n\\par \nThreshold is the lowest allowed value in the output image. Its data type is the same as the data type of the output image. Any values below the Threshold level will be replaced with the OutsideValue parameter value, whose default is zero.\n\nTodoEdge-linking will be added when an itk connected component labeling algorithm is available.\n\n\n\\see DiscreteGaussianImageFilter \n\n\\see ZeroCrossingImageFilter \n\n\\see ThresholdImageFilter",
 
99
  "itk_module" : "ITKImageFeature",
 
100
  "itk_group" : "ImageFeature"
 
101
}
 
 
b'\\ No newline at end of file'