MathJax = {
  chtml: {
    matchFontHeight: false
  },
  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
};






RINGのフィルタリング処理はCPUで動作する仕様で作られています。場合によっては、GPUなど高速な環境でフィルタリングを実行したいこともあるでしょう。


このような外部のフィルタリング処理へフィルタを渡せるように、フィルタイメージを出力する機能があります。フィルタイメージのフォーマットは、256サイズのスペクトルイメージと可変サイズの実イメージの2種類存在します。


事前にフィルタの生成を済ませておいてください。(L.278)では実イメージのフィルタサイズを取得しています。フィルタリングは、畳込み演算の性質上、境界近傍に掛けることはできません。このような微調整を行なうために実イメージのフィルタサイズは必要になります。


(L.279)でフィルタイメージを出力しています。このサンプルコードではスペクトルイメージとして取り出していますね。


ファイル経由でフィルタイメージをI/Oする場合には、(L.280)のように吐き出してみてください。writeFIL関数は(L.21)でプロトタイプ宣言していますね。中身は、バイナリで吐き出すように書いています。(written by J.Nishigata)


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製品14- RING_DEV の使い方～サンプルコードの説明その５

MathJax = {
  chtml: {
    matchFontHeight: false
  },
  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
};






前回前々回とフィルタイメージのI/Oを紹介しました。RINGでは、このようなフィルタイメージのフォーマットの他に、非常に軽量な独自フォーマットも用意しています。


RINGのフィルタにはフィルタの生成元が存在します。この生成元を線型結合させることによりフィルタを生成しているわけです。したがって、線型結合の係数列が分かればフィルタが生成できるということになりますね。


(L.327-329)でRINGの関数に渡す変数の値を決めています。(L.336)が係数列の取得処理です。係数列の型とサイズは(L.116)に記載の通りです。以前紹介したスペクトルイメージのレコード数65536に比べると、非常に小さくなっていますね。


なお、係数列を使う場合は(L.327-329)で定めた変数の値も必要になりますので、これらも含めて(L.337)でファイルに出力しています。writePARAM関数は(L.23)でプロトタイプ宣言していますね。


保存した係数列を利用する場合は、(L.349)のようにファイルから各変数を読み出して(L.350)でフィルタ生成処理をします。readPARAM関数は(L.22)でプロトタイプ宣言されていますね。


(L.357)でフィルタを設置して、(L.358)でフィルタリングを実行します。(written by J.Nishigata)


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製品15- RING_DEV の使い方～サンプルコードの説明その６