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たとえばY'UV画像でクロマサブサンプリングを利用するときにデータレートを計算する方法を理解するのに苦労しています。 以下の計算例があります。 画像解像度：352*288 周波数：25 fps 以下のために（：4：4 4）以下のように計算例を行きます： (352px * 288px) * 3 color channels * 25 fps * 8 bit = 60 825 600 bit/s ここまでは順調ですね。 しかし、今来る（4：2：0）： (352px*288px) * 1.5 color channels * 25 * 8 = 30 412 800 bit/s さて、この例を例（4：1：1）に変換しようとすると、1.5カラーチャネルの比率がどのように計算されるかを正しく理解しているかどうかわかりません。 計算の最初の推測は（4：2：0）の場合でした： 2/4*3=1.5 color channels 同様に（4：1：1）の場合、カラーチャネルの比率を次のように計算します。 1/4*3=0.75 color channels …

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私は現在、肝臓腫瘍セグメンテーションのプロジェクトに参加しています。成長領域を使用して肝臓をセグメント化し、結果の精度を評価する必要があります。Tanimoto Coefficient、Correlationなど、領域拡張アルゴリズムのセグメンテーションの精度を評価するための特定のメトリックがあることを最近知りました。しかし、それらをMatlabに実装する方法がわかりません。/programming/9553204/tanimoto-coefficient-using-matlabをチェックしてください

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私が現在携わっているプロジェクトに関連して、自分のイメージを「セグメント化」するのに役立つ可能性があることが1つあることに気付きました。そのために、以下に非常に簡単な例を示しました。 セグメンテーションメソッドは一般的にどのように機能し、どのクラスが最初のイメージから私を導くのに役立ちますか： ...秒に： ここで発生したと思われるスケーリングを無視してください。

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