Figure 1: Installation of the KNIME

Figure 1: Installation of the KNIME Image Processing Extension (File > Install KNIME Extension... ).
KNIME Image Processing and follow through the next steps (see Figure 1)
• The KNIME Image Processing nodes can now be found in the Node Repository in the Community Nodes > KNIME Image Processing category, see Figure 2
• From time to time new versions of KNIME extensions will be published that can be retrieved by: File > Update KNIME ...
2 Basic Concepts
The following sections explain basic concepts and philosophies of how to deal with image sets within KNIME.

Figure 2: The KNIME Image Processing category in the Node Repository.
2.1 Image Concepts
Images in KNIME are n-dimensional objects. Mathematically its a mapping from the n-dimensional Euclidean space to single values, i.e. I : Rn 7→R. The vector ~x ∈Rn is essentially the pixel coordinate and I(~x) its corresponding pixel value, e.g. I(101,40) = 50 in a 2-dimensional image.
Colored images therewith contain an additional dimension representing the color information, usually called channels (e.g. RGB-channels). A twodimensional colored image is consequently a 3-dimensional image object. Hence, the green-component of a pixel at position (x,y), for instance, is I(x,y,1) = .... If we now consider a colored video we obtain a 4- dimensional object, where two dimensions represent the spatial coordinates x,y, another the time t and a forth the color information c.
Internally, these n-dimensional image objects are represented by data structures provided by the ImgLib2 library . The data structures support different, so called, pixel types defining the domain of values a pixel can receive. The available numeric pixel types are
• BitType ({0,1})
• ByteType ({−128,...,127})
• UnsignedByteType ({0,...,255})
• Unsigned12BitType ({0,...,4096})
• ShortType ({−32768,...,32767})
• UnsignedShortType ({0,...,65535})
• IntType ({−231,...,231 − 1})
• UnsignedIntType ({0,...,232 − 1})
• LongType ({−263,...,263 − 1})
• FloatType (floating point number with 32-bit single precision)
• DoubleType (floating point number with 64-bit single precision)
Another important aspect of the internal image representation is the so called image factory. It determines how the image is explicitly stored in the computers memory. The most important factories are
• ArrayImgFactory - the pixel values are stored in one linear array
• PlanarImgFactory - each two-dimensional plane is stored in its own array
• CellImgFactory - the whole image is divided into equally sized cells, each stored in its own array
Usually the factory of an image can remain untouched, except the number of pixels of an image exceeds the number of available positive integer numbers (231 − 1 = 2147483647). The consequence is that, if the pixels are stored in a single array, they cannot be addressed anymore by an integer number (a limitation of the Java programming language). Then the use of the PlanarImgFactory or CellImgFactory inevitably.
Images of different pixel types and factories can be converted into each other (possibly with information loss) by using the Converter-node (see Section 3).
Beside images there are also objects called labelings that essentially represent segmentations, i.e. partitions of images into segments. Similar to images they can have multiple dimensions and only differ in a way that each pixel position is associated with an arbitrary label (normally a string) instead of a numeric value. This enables one to assign a common label (name, class, etc.) to a group of pixels for identification and discrimination from other pixels. A labeling is the usual outcome of a segmentation algorithm (e.g. Connected Component Analysis-node) and can be subsequently used to calculate features on the segments (measurements), filter segments and much more ( see Section 3).
2.2 KNIME Concepts
This section discusses important KNIME concepts and how they can be used in conjunction with the analysis of image data sets.
2.2.1 Data Tables and Data Types
Data tables are the entities that are usually transferred between the inputand output-ports of two nodes. A table consist of rows and column whereas a column is defined by a certain data type (e.g. StringValue, DoubleValue, etc.) representing numbers, text and other kind of data. To inspect the table of an output port of a certain node it can be opened in a separate frame via the node’s context menu.
Two important types that come with the Image Processing Extension are ImgPlusValue and LabelingValue. They wrap an n-dimensional image or labeling, respectively. If a table column is, for instance, of type ImgPlusValue, then all corresponding cells of that column are essentially images. These images do not have to be of the same type, dimension etc. In the table view of an according output port only the first plane (actually a smaller thumbnail) of the possibly multidimensional image/labeling will be rendered. Beside this a string representation is available, too, that helps to have a glance at the metadata of an image or labeling. It can be shown by a right mouse-click on the respective column header in the table view. A table containing an image and labeling column are shown in Figure 3.
Now, the nodes (e.g. Inverter, Global Thresholder, ...) that apply a certain algorithm on single images either generate a completely new data table, replace the selected column, or append the results as a new column. For a particular node this behaviour can be specified in the configuration dialog in the tab Column Selection (see Figure 4).
Nodes, that need multiple images or labelings as inputs (e.g. the Image Calculator-node) do not have multiple input ports (as one may suspect), but multiple columns at one input port that will be individually selected in the configuration dialog. This explicitly makes clear what objects (e.g. image and labeling) belong to each other. If images or labelings of different workflow branches need to be processed by a node with multiple input objects, they have to be joined into one table first using the Joiner- node.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 1: ติดตั้งส่วนขยายการประมวลผลภาพ KNIME (แฟ้ม > ติดตั้งส่วนขยายของ KNIME...)การประมวลผลภาพ KNIME และทำตามขั้นตอนต่อไปที่ (ดูรูปที่ 1)•ขณะนี้ไม่พบโหน KNIME การประมวลผลภาพในเก็บโหนในโหนชุมชน > ประเภทการประมวลผลภาพ KNIME ดูรูปที่ 2•เวลาจะประกาศรุ่นใหม่ของ KNIME ส่วนขยายที่สามารถดึงข้อมูลโดย: แฟ้ม > KNIME เด...แนวคิดพื้นฐาน 2ส่วนต่อไปนี้อธิบายแนวคิดพื้นฐานและปรัชญาของการจัดการกับภาพชุดภายใน KNIME รูปที่ 2: ประมวลผลภาพ KNIME ประเภทในเก็บโหน2.1 ภาพที่แนวคิดรูปภาพใน KNIME คือ วัตถุ n มิติ Mathematically เป็นการแมปจากพื้นที่ Euclidean n มิติค่าเดียว เช่นฉัน: Rn 7→R เวกเตอร์ ~ x ∈Rn เป็นพิกเซลเป็นพิกัดและ I(~x) ค่าพิกเซลที่เกี่ยวข้อง เช่น I(101,40) = 50 ในรูป 2 มิติภาพสีประกอบด้วยมิติเพิ่มเติมแสดงรายละเอียดสี มักจะเรียกว่าช่อง (เช่น RGB-ช่องนี้ ดังรูปสี twodimensional เป็นวัตถุรูปภาพ 3 มิติ ดังนั้น ส่วนสีเขียวของพิกเซลที่ตำแหน่ง (x, y), เช่น เป็น I(x,y,1) =... ถ้าเราพิจารณาวิดีโอสีตอนนี้ เราได้ 4 แบบมิติวัตถุ ที่สองมิติแสดงพิกัดปริภูมิ x, y อีกทีเวลาและมาซีข้อมูลสีภายใน รูป n มิติวัตถุเหล่านี้จะแสดง โดยใช้โครงสร้างข้อมูลโดยรี ImgLib2 โครงสร้างข้อมูลสนับสนุนชนิดพิกเซลแตกต่าง สิ่งที่เรียก ว่า การกำหนดโดเมนค่าพิกเซลได้ ชนิดมีพิกเซลที่เป็นตัวเลข• BitType ({ 0,1 })• ByteType ({−128,..., 127 })• UnsignedByteType ({0,... 255 })• Unsigned12BitType ({0,... 4096 })• ShortType ({−32768,..., 32767 })• UnsignedShortType ({0,... 65535 })• IntType ({−231,... 231 − 1 })• UnsignedIntType ({ 0,..., 232 − 1 })• LongType ({−263,... 263 − 1 })• FloatType (ลอยจุดหมายเลข 32 บิตเดียวความแม่นยำ)• DoubleType (ลอยจุดหมายเลข 64 บิตเดียวความแม่นยำ)ด้านสำคัญของการแสดงภาพภายในเป็นสิ่งที่เรียกว่าภาพโรงงาน กำหนดว่าภาพชัดเจนอยู่ในหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ มีโรงงานสำคัญที่สุด• ArrayImgFactory - ค่าเก็บในอาร์เรย์เส้นหนึ่งพิกเซล• PlanarImgFactory - แต่ละระนาบสองมิติถูกจัดเก็บในอาร์เรย์ของตัวเอง• CellImgFactory - ภาพทั้งหมดถูกแบ่งออกเท่า ๆ กันขนาดเซลล์ แต่ละเก็บไว้ในอาร์เรย์ของตัวเองโดยปกติแล้วโรงงานของภาพสามารถครั้งขาวละเอียด ยกเว้นจำนวนพิกเซลของภาพเกินจำนวนตัวเลขจำนวนเต็มบวกที่มี (231 − 1 = 2147483647) สัจจะเป็นว่า ถ้าพิกเซลถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์เดียว พวกเขาไม่ได้รับอีกต่อไปตามหมายเลข (ข้อจำกัดของภาษา Java) ใช้ PlanarImgFactory หรือ CellImgFactory แล้วย่อมสามารถแปลงภาพของพิกเซลต่าง ๆ ชนิดและโรงงานเป็นกัน (อาจมีการสูญเสียข้อมูล) โดยโหนแปลง (ดูหมวดที่ 3)ข้างภาพ มีวัตถุที่เรียกว่า labelings ที่เป็น segmentations พาร์ทิชันเช่นภาพในเซ็กเมนต์ คล้ายกับภาพสามารถมีหลายขนาด และแตกต่างกันในลักษณะที่สัมพันธ์กับป้ายกำหนด (โดยปกติสาย) แทนค่าตัวเลขแต่ละตำแหน่งของพิกเซล เท่านั้น ทำให้การกำหนดชื่อทั่วไป (ชื่อ ชั้น ฯลฯ) กลุ่มของพิกเซลในการระบุและการเลือกปฏิบัติจากเซลอื่น ๆ การติดฉลากมีผลปกติของการแบ่งอัลกอริทึม (เช่นการเชื่อมต่อส่วนประกอบการวิเคราะห์โหนด) และสามารถมาใช้ในการคำนวณคุณสมบัติในเซ็กเมนต์ (วัด), เซกเมนต์กรอง และอื่น ๆ อีกมากมาย (ดูหมวดที่ 3)2.2 แนวคิดของ KNIMEส่วนนี้กล่าวถึงแนวคิดสำคัญ KNIME และวิธีจะสามารถใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลรูปภาพ2.2.1 ตารางข้อมูลและชนิดข้อมูลตารางข้อมูลมีเอนทิตีที่จะโอนย้ายระหว่างผลลัพธ์พอร์ inputand ของโหนที่สอง ตารางประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ โดยคอลัมน์จะถูกกำหนด โดยการกำหนดข้อมูลชนิด (เช่น StringValue, DoubleValue ฯลฯ) แทนเลข ข้อความ และข้อมูลชนิดอื่น ๆ การตรวจสอบตารางการพอร์ตส่งออกของบางโหนสามารถเปิดในเฟรมแยกต่างหากผ่านเมนูบริบทของโหนดสองชนิดสำคัญที่มีส่วนขยายการประมวลผลภาพคือ ImgPlusValue และ LabelingValue พวกเขาตัดตัว n มิติรูปหรือติดฉลาก ตามลำดับ ถ้าคอลัมน์เป็น เช่น ImgPlusValue จากนั้นเซลล์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดของคอลัมน์จะเป็นรูป ภาพเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเป็นชนิดเดียวกัน ขนาดฯลฯ ในตาราง จะแสดงผลของพอร์ตส่งออกตามเฉพาะแรกเครื่องบิน (จริงย่อขนาดเล็ก) ของอาจจะหลายรูป/ติดฉลาก นอกจากนี้ การแสดงสตริงที่มี เกินไป ซึ่งช่วยให้มีตาของรูป หรือติดฉลาก มันสามารถแสดง โดยเม้าส์คลิกขวาที่หัวคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องในมุมมองตาราง ตารางที่ประกอบด้วยรูป และติดฉลากคอลัมน์จะแสดงในรูปที่ 3ตอนนี้ โหน (เช่นอินเวอร์เตอร์ โลก Thresholder,...) ที่ใช้อัลกอริธึมบางรูปเดียวสร้างตารางข้อมูลใหม่ทั้งหมด แทนคอลัมน์ที่เลือก หรือผนวกผลลัพธ์เป็นคอลัมน์ใหม่ สำหรับโหนดที่ระบุ พฤติกรรมนี้สามารถระบุในกล่องโต้ตอบการตั้งค่าคอนฟิกในแท็บตัวเลือกคอลัมน์ (ดูรูปที่ 4)โหน ที่จำเป็นหลายภาพหรือ labelings เป็นอินพุต (เช่นภาพคำนวณโหนด) ไม่ได้ป้อนข้อมูลหลาย พอร์ต (เป็นหนึ่งอาจสงสัยว่า), แต่หลายคอลัมน์ที่หนึ่งพอร์ตอินพุตที่จะแยกเลือกในกล่องโต้ตอบการตั้งค่าคอนฟิก อย่างชัดเจนเช่นนี้ทำให้ชัดเจนว่าวัตถุ (เช่นรูปภาพและติดฉลาก) ของ ถ้ารูปหรือ labelings สาขาลำดับที่แตกต่างกันต้องถูกประมวลผล โดยโหนกับวัตถุหลายอินพุต พวกเขาต้องสามารถเข้าร่วมเป็นหนึ่งตารางการโหน Joiner

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 1:. การติดตั้งส่วนขยายการประมวลผลภาพ KNIME (File> ติดตั้ง KNIME ขยาย ... )
KNIME การประมวลผลภาพและทำตามขั้นตอนต่อไป (ดูรูปที่ 1)
•โหนดประมวลผลภาพ KNIME ตอนนี้สามารถพบได้ในพื้นที่เก็บข้อมูลในโหนด โหนดชุมชน> KNIME หมวดหมู่การประมวลผลภาพให้ดูรูปที่ 2
•จากเวลายังรุ่นใหม่ของนามสกุล KNIME จะถูกตีพิมพ์ที่สามารถเรียกดูโดย: ไฟล์> ปรับปรุง KNIME ...
2
แนวคิดพื้นฐานส่วนต่อไปนี้อธิบายแนวคิดพื้นฐานและปรัชญาของวิธีการจัดการกับชุดภาพภายใน KNIME. รูปที่ 2: ประเภทการประมวลผลภาพ KNIME ในพื้นที่เก็บข้อมูลของโหนด. 2.1 ภาพแนวคิดรูปภาพในKNIME เป็นวัตถุ n มิติ ศาสตร์การทำแผนที่จากปริภูมิแบบยุคลิด n มิติไปเป็นค่าเดียวเช่น I: Rn 7 R → เวกเตอร์ ~ x ∈Rnเป็นหลักพิกเซลประสานงานและฉัน (~ x) ค่าพิกเซลที่สอดคล้องกันเช่นผม (101,40) = 50 ภาพ 2 มิติ. ภาพสีนั้นมีมิติเพิ่มเติมข้อมูลที่เป็นตัวแทนของสี มักจะเรียกว่าช่อง (เช่นช่อง RGB) ภาพสี twodimensional จึงเป็นวัตถุภาพ 3 มิติ ดังนั้นสีเขียวส่วนประกอบของพิกเซลที่ตำแหน่ง (x, y) ตัวอย่างเช่นเป็น I (x, y, 1) = .... ถ้าเราพิจารณาวิดีโอสีที่เราได้รับวัตถุ 4 มิติที่ สองมิติเป็นตัวแทนของอวกาศพิกัด x, y, อื่นเวลา t และมาข้อมูลสีค. ภายในเหล่านี้ภาพวัตถุ n มิติโดยมีตัวแทนโครงสร้างข้อมูลที่มาจากห้องสมุด ImgLib2 โครงสร้างข้อมูลสนับสนุนที่แตกต่างกันเรียกว่าชนิดพิกเซลกำหนดโดเมนของค่าพิกเซลสามารถรับ ประเภทพิกเซลเป็นตัวเลขที่มีอยู่• BitType ({0,1}) • ByteType ({-128, ... , 127}) • UnsignedByteType ({0, ... , 255}) • Unsigned12BitType ({0, .. . 4096}) • ShortType ({-32768, ... , 32767}) • UnsignedShortType ({0, ... , 65535}) • IntType ({-231, ... , 231-1}) • UnsignedIntType ({0, ... , 232-1}) • LongType ({-263, ... , 263-1}) • FloatType (หมายเลขลอยจุดเดียวที่มีความแม่นยำ 32 บิต) • DoubleType (จำนวนจุดลอย 64 บิตแม่นยำเดี่ยว) อื่นที่สำคัญของการแสดงภาพภายในโรงงานภาพที่เรียกว่า มันเป็นตัวกำหนดวิธีการที่ภาพจะถูกเก็บไว้อย่างชัดเจนในหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ โรงงานที่สำคัญที่สุดคือ• ArrayImgFactory - ค่าพิกเซลจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์เชิงเส้นหนึ่ง• PlanarImgFactory - แต่ละระนาบสองมิติจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์ของตัวเอง• CellImgFactory - ภาพทั้งหมดจะถูกแบ่งออกเป็นเซลล์ขนาดเท่ากันแต่ละที่เก็บไว้ในอาร์เรย์ของตัวเองโดยปกติโรงงานของภาพจะยังคงไม่ถูกแตะต้องยกเว้นจำนวนพิกเซลของภาพเกินกว่าจำนวนของตัวเลขจำนวนเต็มบวกที่มีอยู่ (231-1 = 2147483647) ผลที่ตามมาก็คือว่าถ้าพิกเซลจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์เดียวพวกเขาไม่สามารถได้รับการแก้ไขอีกต่อไปจากจำนวนจำนวนเต็ม (ข้อ จำกัด ของการเขียนโปรแกรมภาษาจาวาก) จากนั้นใช้ PlanarImgFactory หรือ CellImgFactory หลีกเลี่ยงไม่ได้. the รูปภาพประเภทพิกเซลที่แตกต่างกันและโรงงานสามารถแปลงเป็นแต่ละอื่น ๆ (อาจจะมีการสูญเสียข้อมูล) โดยใช้แปลงโหนด (ดูมาตรา 3). นอกจากนี้ภาพยังมีวัตถุที่เรียกว่า labelings ว่า เป็นหลักเป็นตัวแทน segmentations พาร์ทิชันเช่นภาพออกเป็นส่วน คล้ายกับภาพที่พวกเขาสามารถมีหลายมิติและมีเพียงแตกต่างกันในทางที่ตำแหน่งแต่ละพิกเซลมีความเกี่ยวข้องกับป้ายพล (ปกติสตริง) แทนค่าตัวเลข ซึ่งจะช่วยให้หนึ่งในการกำหนดฉลากที่พบบ่อย (ชื่อชั้นและอื่น ๆ ) ในกลุ่มของพิกเซลสำหรับการระบุและการเลือกปฏิบัติจากพิกเซลอื่น ๆ ติดฉลากเป็นผลตามปกติของขั้นตอนวิธีการแบ่งส่วน (เช่นที่เกี่ยวโยงกันวิเคราะห์องค์ประกอบโหนด) และสามารถนำมาใช้ในการคำนวณในลักษณะกลุ่ม (วัด) ส่วนกรองและอื่น ๆ อีกมากมาย (ดูมาตรา 3). 2.2 KNIME แนวคิดในส่วนนี้จะกล่าวถึงแนวคิด KNIME ที่สำคัญและวิธีที่พวกเขาสามารถนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลภาพ. the 2.2.1 ตารางข้อมูลและชนิดข้อมูลตารางข้อมูลเป็นหน่วยงานที่มีการโอนมักระหว่างinputand ผลผลิตพอร์ตของสองโหนด ตารางประกอบด้วยแถวและคอลัมน์ในขณะที่คอลัมน์ถูกกำหนดโดยชนิดข้อมูลบางอย่าง (เช่น StringValue, doubleValue ฯลฯ ) ที่เป็นตัวแทนของตัวเลขข้อความและชนิดอื่น ๆ ของข้อมูล ในการตรวจสอบตารางของพอร์ตการส่งออกของโหนดบางอย่างที่จะสามารถเปิดได้ในกรอบที่แยกจากกันผ่านทางเมนูบริบทของโหนด. ทั้งสองประเภทที่สำคัญที่มาพร้อมกับการประมวลผลภาพที่มีการขยาย ImgPlusValue และ LabelingValue พวกเขาตัดภาพ n มิติหรือการแสดงฉลากตามลำดับ ถ้าคอลัมน์ตารางเช่นประเภท ImgPlusValue แล้วทั้งหมดเซลล์ที่สอดคล้องกันของคอลัมน์ที่เป็นหลักภาพ ภาพเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเป็นชนิดเดียวกันมิติอื่น ๆ ในมุมมองตารางของพอร์ตการส่งออกตามเพียงเครื่องบินลำแรก (อันที่จริงภาพที่มีขนาดเล็ก) ของภาพหลายมิติอาจ / การติดฉลากจะแสดงผล นอกจากนี้การแสดงสตริงที่มีอยู่เช่นกันว่าจะช่วยให้มีทันทีที่เมตาดาต้าของภาพหรือการติดฉลาก มันจะแสดงให้เห็นโดยการคลิกเมาส์ขวาที่ส่วนหัวของคอลัมน์นั้นในมุมมองตาราง ตารางที่มีภาพและการติดฉลากคอลัมน์จะแสดงในรูปที่ 3 ตอนนี้โหนด (เช่นอินเวอร์เตอร์ทั่วโลก Thresholder, ... ) ที่ใช้วิธีการบางอย่างในภาพเดียวทั้งสร้างตารางข้อมูลใหม่อย่างสมบูรณ์แทนที่คอลัมน์ที่เลือก หรือผนวกผลเป็นคอลัมน์ใหม่ สำหรับโหนดโดยเฉพาะอย่างยิ่งพฤติกรรมนี้สามารถระบุได้ในโต้ตอบการตั้งค่าในแท็บการเลือกคอลัมน์ (ดูรูปที่ 4). โหนดที่ต้องการภาพหลายภาพหรือ labelings เป็นปัจจัยการผลิต (เช่นภาพเครื่องคิดเลขโหนด) ไม่ได้มีพอร์ตการป้อนข้อมูลหลาย ๆ (เป็น ใครบางคนอาจสงสัยว่า) แต่หลายคอลัมน์ที่หนึ่งพอร์ตอินพุตที่จะถูกเลือกเป็นรายบุคคลในกล่องโต้ตอบการตั้งค่า นี้อย่างชัดเจนทำให้ชัดเจนว่าวัตถุ (เช่นภาพและการติดฉลาก) อยู่ในแต่ละอื่น ๆ หากภาพหรือ labelings สาขาเวิร์กโฟลว์ที่แตกต่างกันจะต้องมีการประมวลผลโดยโหนดกับวัตถุหลายการป้อนข้อมูลที่พวกเขามีที่จะเข้าร่วมเป็นหนึ่งในตารางแรกใช้โหนด Joiner-

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 1 : การติดตั้งของการประมวลผลภาพ knime ส่วนขยาย ( File > ติดตั้ง knime นามสกุล . . . . . . . ) .
knime ภาพการประมวลผลและปฏิบัติตามขั้นตอนถัดไป ( ดูรูปที่ 1 )
- knime การประมวลผลภาพโหนดที่สามารถพบได้ในพื้นที่เก็บข้อมูลในโหนดโหนด > ชุมชน knime ประเภทประมวลผลภาพ ดูรูป 2
- เวลาเวอร์ชันใหม่ของ knime ส่วนขยายจะถูกเผยแพร่ที่สามารถดึงข้อมูลจากไฟล์ > ปรับปรุง knime 2 แนวคิดพื้นฐาน . . . . . . .

ส่วนต่อไปนี้อธิบายแนวคิดพื้นฐานและปรัชญาของวิธีการจัดการกับภาพชุดภายใน knime .

รูปที่ 2 : ประมวลภาพ knime ประเภทในโหนดเก็บ .
แนวคิด
ภาพ 2.1 ภาพใน knime เป็นวัตถุ n-dimensional .ทางคณิตศาสตร์ของการทำแผนที่จากพื้นที่ใช้ n-dimensional ค่าเดียว เช่น ผม : Rn 7 → keyboard - key - name อาร์เวกเตอร์ ~ x ∈ Rn เป็นหลักพิกเซลประสานงานและฉัน ~ i ( x ) ค่าพิกเซลที่สอดคล้องกัน เช่น ผม ( 101,40 ) = 50 ภาพ 2 มิติ มีภาพสีด้วย
เพิ่มมิติของข้อมูล สี มักจะเรียกว่า ช่อง เช่น ช่อง RGB )เป็นภาพสี twodimensional จึงเป็นภาพ 3 มิติวัตถุ ดังนั้น สีเขียวองค์ประกอบของพิกเซลที่ตำแหน่ง ( x , y ) , เช่น , คือ ( X , Y , 1 ) = . . . . . . . ถ้าตอนนี้เราพิจารณาสีวีดีโอได้ 4 - วัตถุ มิติที่ 2 มิติของอวกาศพิกัด x , y อีกเวลา t และออกสีข้อมูล C .
ภายในภาพเหล่านี้จะแทนด้วยวัตถุ n-dimensional โครงสร้างข้อมูลโดย imglib2 ห้องสมุด ข้อมูลโครงสร้างการสนับสนุนที่แตกต่างกัน ดังนั้น ที่เรียกว่า พิกเซล และการกำหนดโดเมนของค่า pixel สามารถรับ มีอยู่ตัวเลขพิกเซลชนิด bittype (
- { 0.1 } ( { )
- bytetype − 128 , . . . , 127 } )
- unsignedbytetype ( { 0 . . 255 } )
- unsigned12bittype ( { 0 , . . . , 4096 } ( { )
- shorttype − 32768 , . ., - unsignedshorttype 32767 } )
( { 0 , . . . , 65535 } ( { )
- inttype − 231 , . . . , 231 − 1 } )
- unsignedinttype ( { 0 , . . . , 232 − 1 } )
( { - longtype − 263 , . . . , 263 − 1 } )
- floattype ( จุดลอยหมายเลข 32 บิตเดียวแน่นอน )
- doubletype ( จำนวนจุดลอยกับ 64 บิตความแม่นยำเดียว )
ด้านอื่นที่สำคัญของการแสดงภาพภายในที่เรียกว่าภาพโรงงานมันกำหนดว่าภาพนั้นเก็บไว้ในคอมพิวเตอร์หน่วยความจำ ที่สำคัญที่สุด โรงงาน
- arrayimgfactory - พิกเซล ค่าจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์เชิงเส้น - -
planarimgfactory แต่ละระนาบสองมิติจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์ของเอง
- cellimgfactory - ทั้งภาพ แบ่งเป็นขนาดเท่าเซลล์แต่ละคนเก็บไว้ใน
เรย์ของตัวเองโดยปกติแล้ว โรงงานของภาพจะยังคงมิได้ถูกแตะต้อง แต่จำนวนพิกเซลของภาพเกินกว่าจำนวนของจำนวนเต็มบวกตัวเลข ( 231 − 1 = แถบ ) ผลคือ ถ้าพิกเซลจะถูกเก็บไว้ในอาร์เรย์เดียวพวกเขาสามารถ addressed อีกต่อไป โดยเลขจำนวนเต็ม ( ข้อจำกัดของภาษาการเขียนโปรแกรมภาษาจาวา )แล้วใช้ของ planarimgfactory หรือ cellimgfactory อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ภาพประเภทพิกเซลที่แตกต่างกันและโรงงานสามารถแปลงลงในแต่ละอื่น ๆ ( อาจจะด้วยการสูญหายของข้อมูล ) โดยการใช้แปลงโหนด ( ดูข้อ 3 ) .
ข้างภาพมีวัตถุที่เรียกว่า labelings ที่เป็นหลักเป็นตัวแทนของ segmentations เช่นพาร์ทิชันของภาพในแต่ละส่วนคล้ายกับภาพที่พวกเขาสามารถมีหลายด้านและแตกต่างกันในลักษณะที่แต่ละพิกเซลตำแหน่งเกี่ยวข้องกับป้ายโดยพลการ ( ปกติสาย ) แทนที่จะเป็นค่า ตัวเลข นี้จะช่วยให้หนึ่งที่จะกำหนดฉลากทั่วไป ( ชื่อ , ชั้น , ฯลฯ ) ไปยังกลุ่มของพิกเซลสำหรับการระบุและการเลือกปฏิบัติจากพิกเซลอื่น ๆ เป็นฉลากเป็นผลปกติของการแบ่งส่วนขั้นตอนวิธี ( เช่นการวิเคราะห์องค์ประกอบโหนดเชื่อมต่อ ) และสามารถคำนวณโดยการใช้คุณลักษณะในเซ็กเมนต์ ( วัด ) , ส่วนกรองและอื่น ๆ ( ดูข้อ 3 )
2 knime แนวคิด
ส่วนนี้กล่าวถึงแนวคิด knime สำคัญและวิธีที่พวกเขาสามารถใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลภาพ
2.2.1 ข้อมูลตารางและข้อมูล ประเภท
ตารางข้อมูลเป็นองค์กรที่มักจะย้ายระหว่าง inputand เอาต์พุตพอร์ตสองโหนด ตารางที่ประกอบด้วยแถวและคอลัมน์และคอลัมน์จะถูกกำหนดโดยชนิดข้อมูลบางอย่าง เช่น stringvalue doublevalue , ฯลฯ ) ที่เป็นตัวแทนของตัวเลข ข้อความ และชนิดอื่น ๆของข้อมูลตรวจสอบตารางของ output พอร์ตของปมบางอย่างมันสามารถเปิดได้ในกรอบ แยก ผ่านเมนูบริบทของโหนดที่สำคัญ 2 ประเภท
ที่มากับการประมวลผลภาพและการเป็น imgplusvalue labelingvalue . พวกเขาตัดภาพ n-dimensional หรือการติดฉลาก ตามลำดับ ถ้าตารางคอลัมน์คือ ตัวอย่าง ของ imgplusvalue ชนิด ,แล้วทั้งหมดที่เซลล์ของคอลัมน์นั้นจึงเป็นภาพ ภาพเหล่านี้ไม่ต้องเป็นชนิดเดียวกัน ขนาด ฯลฯ ในมุมมองของตารางตามพอร์ตออกเพียงเครื่องแรก ( จริงๆแล้วภาพเล็ก ) ของอาจจะหลายมิติภาพ / ฉลากจะแสดงผล นอกจากนี้สตริงแทนใช้ได้เหมือนกันที่ช่วยให้มีภาพรวมที่ metadata ของรูปภาพหรือการติดฉลาก มันสามารถแสดงได้โดยคลิกเมาส์ขวาบนส่วนหัวของคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องในมุมมองตาราง ตารางที่ประกอบด้วยภาพและการติดฉลากเป็นคอลัมน์ที่แสดงในรูปที่ 3 .
ตอนนี้โหนด ( เช่นอินเวอร์เตอร์ ทั่วโลก thresholder , . . . ) ที่ใช้ชุดคำสั่งบนภาพเดียวให้สร้างใหม่อย่างสมบูรณ์ ข้อมูลตารางเปลี่ยนคอลัมน์ที่เลือกหรือผนวกผลเป็นคอลัมน์ใหม่ สำหรับโหนดใด พฤติกรรมนี้สามารถระบุในกล่องการตั้งค่าในแท็บคอลัมน์ที่เลือก ( ดูรูปที่ 4 )
) ว่าต้องการภาพหลายหรือ labelings เป็นปัจจัยการผลิต ( เช่นเครื่องคิดเลขรูปภาพโหนด ) ไม่ได้มีพอร์ตใส่หลาย ( เช่นหนึ่งอาจสงสัย )แต่หลายคอลัมน์ที่ 1 เข้าพอร์ต ที่จะเลือกจากในกล่องการปรับแต่ง นี้อย่างชัดเจน ทำให้ชัดเจนว่าวัตถุ ( เช่นภาพและการติดฉลาก ) เป็นของกันและกัน ถ้าภาพหรือ labelings สาขาเวิร์กโฟลว์ที่แตกต่างกันจะถูกประมวลผลโดยโหนดที่มีวัตถุที่ใส่หลาย พวกเขาจะต้องเข้าร่วมเป็นหนึ่งตารางแรกใช้ช่างไม้ - ปม .