「mrcImageNormalizing」の版間の差分

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2.14681<br>  
 
2.14681<br>  
 
0.0256593<br></p>  
 
0.0256593<br></p>  
</td>
 
</tr>
 
</table>
 
 
===オプション -m===
 
====m=1で実行====
 
<table>
 
<tr>
 
<td>[[画像:Outdata-m1-mrcImageNormalizing.png]]</td>
 
<td><p align="left">最小<br>
 
最大<br>
 
平均値<br>
 
標準偏差<br>
 
標準誤差<br></p>
 
</td>
 
<td><p align="left"><br>
 
<br>
 
<br>
 
<br>
 
<br></p>
 
 
</td>  
 
</td>  
 
</tr>  
 
</tr>  
 
</table>
 
</table>

2013年11月1日 (金) 01:46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-mrcImageNormalizing.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0

60.6
26.9463
22.1197

0.264381

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

0.948122

1.00694
0.974274
0.0214681

0.000256593

オプション -A, -B

A=100, B=-94で実行

Outdata-m0-mrcImageNormalizing.png

最小

最大
平均値
標準偏差

標準誤差

0.812155

6.69363
3.4274
2.14681

0.0256593