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예 안타깝지만 8.2.3 버전의 버그입니다. 벡터 방식의 파일로 저장할 때 생기는 문제이기 때문에 PDF, EPS 등으로 저장할 때에는 항상 발생하는 문제이고요. 비트맵 방식의 파일인 PNG, JPG 등으로 저장할 때에는 문제가 없습니다. 본사에서도 인지하고 있는 버그이기 때문에 조만간 수정이 될 것으로 생각합니다.
만약 애초에 grayscale로 만들어졌다면 어쩌면 R, G, B 채널의 내용들이 서로 다 같을 수도 있는데, 그런 경우라면 원래 방법대로 하셔도 아무 지장은 없을 것 같습니다. 하여간 확인을 한번 해보시는 것이 가장 좋을 것 같네요.
img1의 배열이 801 x 609의 2차원 배열이 아니라 3 x 801 x 609의 3차원 배열로 인식된다면 이건 단일 채널 이미지가 아닌 RGB 이미지입니다. Red, Green, Blue 3개의 채널이 함께 존재하는 이미지 자료인 셈이죠. 따라서 이러한 배열에 대하여 그냥 REFORM 함수를 사용하신 부분을 보면, reform(img1[0,*,*],isz(2), isz(3))라고 되어 있는데요. 이렇게 되면 첫번째 채널, 즉 Red 채널 이미지만 읽어오게 됩니다. Green, Blue 채널의 정보는 완전히 손실되는 셈이죠. 그러므로, RGB 채널의 정보를 가급적 다 살리면서도 단일 채널 이미지의 형태로 읽으려면 다음과 같이 read_jpeg 명령에서 /grayscale이란 키워드를 사용하여 읽는 것이 좋습니다.
read_jpeg, file, img1, /grayscale
그러면 img1 배열이 801×609의 형태로 바로 인식이 될겁니다. 이건 두 경우 모두에 대하여 TV 명령으로 img1을 표출해서 비교해보시면 그 차이를 바로 아실 수 있을겁니다.
어차피 설정된 ROI로부터 그 형태를 기술하는 꼭지점 좌표들을 얻을 수 있으니까, 그걸 얻기만 하면 방법은 블로그에 나온대로 하면 되는데요. 제가 예전에 ROI로부터 꼭지점 좌표 얻는 방법에 대해서 소개했던 적이 있습니다 (아래 링크). 여기서 얻어지는 pathXY라고 하는 배열이 ROI의 형태를 정의하는 다각형의 꼭지점 좌표를 담습니다. 따라서 이 배열을 다음과 같이 활용하면 되겠지요.
vtx = pathXY[0, *]
vtx = pathXY[1, *]내용을 정리하여 제 블로그에 올렸으니 확인해보시기 바랍니다.
안녕하세요. 이 경우는 이벤트를 발생시킨 당사자 위젯에서만 값을 가져오는 방식의 한계입니다. 메인루틴에서 슬라이더 및 버튼 위젯을 공유정보 구조체에 넣어두고 포인터를 연결해놓은 다음, 이벤트 처리루틴에서 두 위젯의 정보를 끌어오는 방식으로 가야 하겠지요.
그 ROI의 형태가 사각형이라면 DG나 NG 체계에서도 충분히 가능할 것 같습니다. 어차피 원하는 부분의 이미지를 잘라내어 원본 이미지상에 한번 덧그리면 되거든요. 그런데 ROI의 형태가 사각형이 아니라면 좀 어려워질 것 같습니다. 이 경우에 대해서는 저도 당장 떠오르는 아이디어는 없는데요. 혹시나 생각나면 다시 언급을 드리겠습니다. 일단 드리고 싶은 질문은 그 ROI가 사각형이냐 아니냐인데, 사각형인 경우의 해결방법은 이미 알고계실 것 같아서요^^
우선 WHILE문의 내용은 아래와 같이 고쳐야 할 것 같습니다.
while ~eof(1) do begin
그리고 읽는 파일에서 매 줄마다 110개의 값들을 가져오는 것 같은데, 모든 줄이 110개의 값을 갖고있는게 맞는지 확인이 필요할 것 같습니다. 혹시나 특정한 줄에서 110개의 값을 갖지 않은 경우가 있다면, 읽어야 할 값들을 다 못갖고오기 때문에 문제가 발생할 여지가 있기 때문입니다.
위의 설명과 같이 초단위의 시간값들로 이루어진 배열을 x라 하고, 실제 데이터값 배열을 y라고 합니다. 그런데 실제로 값을 구하고자 하는 1분 간격의 시간값들은 초단위로 하면 0, 60, 120, 180, …. 이런 식의 값들로 이루어진 배열이 될겁니다. 이 배열을 xx라고 하면 다음과 같이 만들어볼 수 있을겁니다.
x = hh*3600L + mm*60L + ss
y = [~~~~] (실제 데이터값)
xx = FINDGEN(1441)*60여기서 xx의 각각의 값에 대응되는 일종의 내삽값들을 구하는 과정이 될텐데요. 이를 위해서는 간단하게는 INTERPOL이라는 함수를 사용하면 됩니다. 다음과 같은 방식으로 사용하면 됩니다.
yy = INTERPOL(y, x, xx)
이렇게 하면 원하는 눈금점들에 대응되는 내삽된 데이터값들을 얻을 수 있습니다. 물론 이 상태는 선형내삽(Linear Interpolation)으로 계산된 결과입니다. 만약 Spline 내삽기법을 사용하고자 할 경우에는 아래와 같이 /SPLINE이란 키워드만 추가하면 됩니다.
yy = INTERPOL(y, x, xx, /SPLINE)
이렇게 얻어진 yy를 y와 중첩해서 그려보면 비교가 될 것입니다.
REGRESS 함수에 들어가는 a, b 두 인자는 1차원 배열이어야 합니다. 이미지 데이터는 어차피 2차원일 것이므로, 2차원 자료를 1차원 자료로 한번 변환한 다음에 REGRESS 함수에 투입해야 제대로 돌아갈겁니다. 지금 비교의 대상이 되는 두 이미지 데이터가 im1, im2이고 둘 다 2차원 배열이라면, 다음과 같이 N_ELEMENTS, REFORM 함수를 사용해서 둘 다 1차원 배열로 변환하고 REGRESS 함수에 사용하면 될 것 같습니다.
a = REFORM(im1, N_ELEMENTS(im1))
b = REFORM(im2, N_ELEMENTS(im2))
result = REGRESS(a, b, ….)
