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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

CrossingDetect[image]

白い画素が image のゼロ交差に対応するバイナリ画像を与える．

CrossingDetect[image,delta]

image 中の絶対値が delta より小さい値を0として扱う．

CrossingDetect[array,…]

1が array におけるゼロ交差に相当する，バイナリ形式の疎な配列を与える．

詳細とオプション
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CrossingDetect

CrossingDetect[image]

白い画素が image のゼロ交差に対応するバイナリ画像を与える．

CrossingDetect[image,delta]

image 中の絶対値が delta より小さい値を0として扱う．

CrossingDetect[array,…]

1が array におけるゼロ交差に相当する，バイナリ形式の疎な配列を与える．

詳細とオプション

  • CrossingDetectは少なくとも1つの負の近傍を持つ正の値の画素を求める．
  • CrossingDetectは一般に二次導関数に基づいたエッジ検出アルゴリズムに用いられる．
  • CrossingDetectは実数型の画像に適用されたときにはゼロ交差のみを求める．
  • カラー画像については，CrossingDetectはすべてのチャンネルで平均された強度に対して働く．
  • CrossingDetectは，2Dおよび3Dの画像，また，1，2，3階の配列に使うことができる．
  • CrossingDetectはCornerNeighborsオプションを取る．デフォルト設定はCornerNeighbors->Trueである．
  • CornerNeighbors->Noneの設定を使って，CrossingDetectは画素がもとの画像のコーナーに対応する二重格子を操作し，結果の画像の次元を1画素小さくする．

例題

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例  (2)

リストのゼロ交差：

Wolfram Language code: CrossingDetect[{4, 0, 1, -2, 1, -2, -3, -1, 3}]//Normal

高度ラスタ中に等高線を求める：

Wolfram Language code: CrossingDetect[ImageSubtract[[image], 0.1]]

スコープ  (1)

2D行列のゼロ交差を求める：

Wolfram Language code: CrossingDetect[(⁠| | | | | -- | - | - | | 0 | 0 | 1 | | -1 | 1 | 1 | | 0 | 0 | 0 |⁠)] // MatrixForm

オプション  (2)

CornerNeighbors  (2)

4連結性あるいは8連結性を使って交差検出を計算する：

Wolfram Language code: CrossingDetect[LaplacianGaussianFilter[[image], 2], CornerNeighbors -> #]& /@ {True, False}

これは二重格子を操作する：

Wolfram Language code: CrossingDetect[{1, -.2, -1, 1}, CornerNeighbors -> None]//Normal

アプリケーション  (2)

ゼロ交差の積と画像の第一導関数を使って向上させたエッジ検出：

Wolfram Language code: ImageMultiply[CrossingDetect[LaplacianGaussianFilter[#, 8]], GradientFilter[#, 8]]& [[image]] // ImageAdjust

第二導関数の画像中にゼロ交差を求めることでエッジを検出する：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: CrossingDetect[LaplacianGaussianFilter[i, 5], 0.006]
Wolfram Language code: HighlightImage[i, %]

特性と関係  (2)

データ配列のゼロ交差を計算すると，バイナリSparseArrayが返される：

Wolfram Language code: CrossingDetect[{4, 0, 1, -2, 1, -2, -3, -1, 3}]

Normalを使って結果を展開する：

Wolfram Language code: Normal[%]

LoGフィルタのかかった画像のゼロ交差は閉じた輪郭線になる：

Wolfram Language code: CrossingDetect[LaplacianGaussianFilter[[image], 10]]

考えられる問題  (1)

CornerNeighbors->Noneを使って二重格子を作成するためには，すべてのデータ次元が1より大きくなければならない：

Wolfram Language code: CrossingDetect[{{1, -.2, .4}}, CornerNeighbors -> None]

代りにCornerNeighborsAutomaticを使う：

Wolfram Language code: CrossingDetect[{{1, -.2, .4}}, CornerNeighbors -> Automatic]
Wolfram Research (2010), CrossingDetect, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html （2014年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), CrossingDetect, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html （2014年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "CrossingDetect." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2014. https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html.

APA

Wolfram Language. (2010). CrossingDetect. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_crossingdetect, author="Wolfram Research", title="{CrossingDetect}", year="2014", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html}", note=[Accessed: 12-September-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_crossingdetect, organization={Wolfram Research}, title={CrossingDetect}, year={2014}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/CrossingDetect.html}, note=[Accessed: 12-September-2026]}