The uniformity measure shows slight

The uniformity measure shows slight variation in values
for evening, mid-day and sunny due to the obvious reason
that this parameter is selected to detect dynamic variation in
images, while these categories differ in only light
composition. Variation in this feature is very distinct for both
indoor classes as well. These two features have proven to be
valuable for classification purposes as they show variations
which are independent of each other. If a drastic change is
observed in these features with respect to previous values,
environment classification takes place which will redefine the
Canny parameter (Senv).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัดใจแสดงความแปรปรวนเล็กน้อยค่าสำหรับช่วงเย็น กลางวัน และแสงแดดเนื่องจากเหตุผลชัดเจนมีเลือกพารามิเตอร์นี้เพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกในภาพ ในขณะที่ประเภทเหล่านี้แตกต่างกันแสงเท่านั้นบทประพันธ์ เปลี่ยนแปลงในลักษณะนี้จะแตกต่างกันมากทั้งภายในห้องเรียนเช่น คุณสมบัติสองข้อนี้ได้พิสูจน์ให้มีคุณค่าสำหรับวัตถุประสงค์ในการจัดประเภท ตามที่พวกเขาแสดงความแตกต่างซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงในคุณลักษณะเหล่านี้กับค่าก่อนหน้าการจัดประเภทสิ่งแวดล้อมเวลาสถานที่จะกำหนดแหลมพารามิเตอร์ (Senv)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัดความสม่ำเสมอแสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในค่า
สำหรับตอนเย็น, กลางวันและมีแดดเนื่องจากเหตุผลที่ชัดเจน
ว่าพารามิเตอร์นี้ถูกเลือกในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกใน
ภาพขณะที่ประเภทเหล่านี้แตกต่างกันในที่มีแสงเพียง
องค์ประกอบ การเปลี่ยนแปลงในลักษณะนี้แตกต่างกันมากสำหรับทั้ง
ในร่มชั้นเรียนได้เป็นอย่างดี คุณลักษณะทั้งสองนี้ได้พิสูจน์แล้วว่า
มีคุณค่าสำหรับวัตถุประสงค์ในการจัดหมวดหมู่ตามที่พวกเขาแสดงให้เห็นรูปแบบ
ที่มีความเป็นอิสระจากกัน ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงจะ
สังเกตได้ในคุณสมบัติเหล่านี้ด้วยความเคารพต่อค่าก่อนหน้านี้
การจำแนกสภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้นซึ่งจะกำหนด
พารามิเตอร์แสนรู้ (Senv)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( วัดแสดงการเปลี่ยนแปลงในค่าเล็กน้อย
สำหรับตอนเย็น วันกลาง และแดดเนื่องจากเหตุผลชัดเจน
ที่พารามิเตอร์นี้จะถูกเลือกเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกใน
ภาพในขณะที่ประเภทเหล่านี้แตกต่างกันในแสงเดียว
องค์ประกอบ การเปลี่ยนแปลงในลักษณะนี้จะแตกต่างกันมากทั้ง
สระเรียนเช่นกัน คุณสมบัติเหล่านี้ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็น
2ที่มีคุณค่า มีหมวดหมู่ที่พวกเขาแสดงรูปแบบ
ที่เป็นอิสระของแต่ละอื่น ๆ ถ้าการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงคือ
สังเกตคุณลักษณะเหล่านี้เทียบกับค่าก่อนหน้า
หมวดหมู่สิ่งแวดล้อมเกิดขึ้นซึ่งจะ redefine
พารามิเตอร์แหลม ( senv )