「2次元画像の分類」の版間の差分

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 2次元画像の分類には、[[mrcImageClusterAnalysis]]というコマンドを利用します。このクラスター解析は、真面目に回転と相関により距離を計算しているコマンドで、現在のところ大変時間がかかるコマンドになっています。
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 2次元画像の分類には、[[mrcImageClusterAnalysis]]という[[コマンド]]を利用します。この[[クラスター解析]]は、真面目に[[回転]]と[[相関]]により距離を計算している[[コマンド]]で、現在のところ大変時間がかかる[[コマンド]]になっています。
  
 
 計算が終了すると、[[clusterShow]]というプログラムで、デンドログラム(樹形図)をつくり、その画像の分類結果を表示します。
 
 計算が終了すると、[[clusterShow]]というプログラムで、デンドログラム(樹形図)をつくり、その画像の分類結果を表示します。
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*この点は、spiderなどのプログラムのほうがGUIなどが充実しています。現在、Eosでも新しいプログラムを開発中です。
 
*この点は、spiderなどのプログラムのほうがGUIなどが充実しています。現在、Eosでも新しいプログラムを開発中です。
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演習内容:模擬データを使って、クラスタリングのテストをしてみます。
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まず、下記のディレクトリに移動して下さい。
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$ cd 2DClustering/test
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次に、モデルを作成します。
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$ ./modelCreate
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あとは、
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$ make
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を実行すると、下記のように、これから実行することが一つ一つ表示されます。
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------------ How to use this Makefile-------------------
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make Init
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make ALLROIS
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make Pad
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make Log
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If make Log stopped in mid-flow, you can recalculate cluster in the middle by make ReLog
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make LogPS
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Refinement Start
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You must create xxxx.clstlst and xxxx.clstref, judging from ClusterTree:logps/padsortmon/avgsortmon.
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xxxx.clstlst
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xxxx.fitlst
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xxxx.clstavg
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If you want to repeat refinement,
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xxxx.clstref
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Refinement End
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 実際に実行してみましょう。

2015年3月3日 (火) 00:31時点における最新版

 2次元画像の分類には、mrcImageClusterAnalysisというコマンドを利用します。このクラスター解析は、真面目に回転相関により距離を計算しているコマンドで、現在のところ大変時間がかかるコマンドになっています。

 計算が終了すると、clusterShowというプログラムで、デンドログラム(樹形図)をつくり、その画像の分類結果を表示します。

 その後、デンドログラムから、クラスターを抽出して、平均化を行います。

*この点は、spiderなどのプログラムのほうがGUIなどが充実しています。現在、Eosでも新しいプログラムを開発中です。

演習内容:模擬データを使って、クラスタリングのテストをしてみます。

まず、下記のディレクトリに移動して下さい。

$ cd 2DClustering/test

次に、モデルを作成します。

$ ./modelCreate

あとは、

$ make

を実行すると、下記のように、これから実行することが一つ一つ表示されます。

------------ How to use this Makefile-------------------
make Init
make ALLROIS
make Pad
make Log
If make Log stopped in mid-flow, you can recalculate cluster in the middle by make ReLog
make LogPS
Refinement Start
You must create xxxx.clstlst and xxxx.clstref, judging from ClusterTree:logps/padsortmon/avgsortmon.
xxxx.clstlst
xxxx.fitlst
xxxx.clstavg
If you want to repeat refinement, 
xxxx.clstref
Refinement End

 実際に実行してみましょう。