「mrcImageNormalizing」の版間の差分

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== 実行例 ==
 
== 実行例 ==
===入力ファイルの画像===
+
===[[Media:Input-1VOM-N-2D.mrc|入力ファイル]]の画像===
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
<td>[[画像:Input-mrcImageNormalizing.png]]</td>  
+
<td>[[画像:Input-1VOM-N-2D.png]]</td>  
 
<td><p align="left">最小<br>  
 
<td><p align="left">最小<br>  
 
最大<br>  
 
最大<br>  
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標準誤差<br></p>  
 
標準誤差<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
<td><p align="left">0 (0, 0, 0)<br>  
+
<td><p align="left">-18651.7 (10, 1, 0)<br>  
255 (14, 5, 0)<br>  
+
52942.7 (24, 39, 0)<br>  
82.357<br>  
+
7214.87<br>  
119.241<br>  
+
10067.6<br>  
1.49051<br></p>  
+
125.845<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
</table>  
+
</table>
 +
<br>
  
 
===オプション必須項目のみの場合===
 
===オプション必須項目のみの場合===
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標準誤差<br></p>  
 
標準誤差<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
<td><p align="left">0 (14, 5, 0)<br>  
+
<td><p align="left">-0.00221962 (10, 1, 0)<br>  
1 (0, 0, 0)<br>  
+
0.00448009 (24, 39, 0)<br>  
0.677031<br>  
+
0.000200939<br>  
0.467611<br>  
+
0.000942109<br>  
0.00584514<br></p>  
+
1.17764e-05<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
 
</table>  
 
</table>  
 +
<br>
  
 
===オプション -A, -B===
 
===オプション -A, -B===
====A=100, B=-94で実行====  
+
====A=1000, B=3で実行====  
 
<table>  
 
<table>  
 
<tr>  
 
<tr>  
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標準誤差<br></p>  
 
標準誤差<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
<td><p align="left">4 (14, 5, 0)<br>  
+
<td><p align="left">0.780381 (10, 1, 0)<br>  
5 (0, 0, 0)<br>  
+
7.48009 (24, 39, 0)<br>  
4.67703<br>  
+
3.20094<br>  
0.467611<br>  
+
0.942109<br>  
0.00584514<br></p>  
+
0.0117764<br></p>  
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
 
</table>
 
</table>

2014年1月29日 (水) 04:27時点における版

mrcImageNormalizingとは画像の値の正規化を行うEosコマンドである。


オプション一覧

メインオプション

オプション 必須項目/選択項目 説明 デフォルト
-i 必須 入力ファイル: mrcImage NULL
-o 必須 出力ファイル: mrcImage NULL
-A 選択 A 1.0
-B 選択 B 0.0
-ContourMin 選択 輪郭の最小値 0.0
-ContourMax 選択 輪郭の最大値 1.0
-ContourSolvent 選択 溶媒の輪郭 0.0
-c 選択 コンフィグファイル設定 NULL
-m 選択 モードを設定 0
-h 選択 ヘルプを表示  

モードの詳細

モード 説明
0 Double Exponential: Solvent and Object

Fitting histgram to double exponentials as Solvent and Object

data = A*(data-MeanOfSolvent)/(MeanOfObject-MeanOfSolvent) + B
1 Min-Max: Background and Object
data = A*(data-Min)/(Max-Min) + B
2 Contour
data = A*(data-ContourMin)/(ContourMax-ContourMin) + B
3 Contour and Solvent

if data < ContourSolvent, data = ContourSolvent. After this, calculate the below.

data = A*(data-ContourMin)/(ContourMax-ContourMin) + B
4 No Estimation
data = A*data + B


実行例

入力ファイルの画像

Input-1VOM-N-2D.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-18651.7 (10, 1, 0)

52942.7 (24, 39, 0)
7214.87
10067.6

125.845


オプション必須項目のみの場合

Outdata-mrcImageNormalizing.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

-0.00221962 (10, 1, 0)

0.00448009 (24, 39, 0)
0.000200939
0.000942109

1.17764e-05


オプション -A, -B

A=1000, B=3で実行

Outdata-m0-mrcImageNormalizing.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0.780381 (10, 1, 0)

7.48009 (24, 39, 0)
3.20094
0.942109

0.0117764