• 与帮助的GSA图像分析可以分析2D图像在一个舒适的工作环境。 该接口是用户友好。 在启动可以使用简单的向导选择的分析方法(例如自动的区域计算,手册的对象数,对象交叉点的计算与栅格),随着一的方式检索图像数据(例如开放的图像,建立一个新的、开放的图片在stack)。 打开文件时,能够指定的水平和垂直DPI放大系数,和颜色的深度。 所以,你可以查看的密度,表面、长度和总和,使对象的识别模式,以及配置的设置,诸如价值观为目的和背景的识别颜色的方法进行分析(黑白,灰度,彩色),并缩小的水平。 还可查看直方图和作出一些调整(灰色或彩色的价值,显示的价值观,3D图),和它打印或储存的数值,以TXT或CSV文件为进一步的评估。 设置可以恢复到其工厂的价值观。 一个有帮助的文件是可用的用户经验较少,在这种类型的程序。 GSA图像的分析需要一个非常低的数额的CPU和RAM正常工作,因此它不负担总体性或破坏性活动的其他应用程序。 该工具并没有导致操作系统挂,崩溃或显示错误信息,在我们的评估。 它有一个良好的响应时间到键和老鼠的命令。 最后,GSA图像分析应当吸引用户谁想要快速评估2D图像,特别是那些与一些背景中的这种应用程序。

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  • की मदद के साथ जीएसए छवि विश्लेषक आप का विश्लेषण कर सकते हैं 2 डी छवियों में एक आराम से काम के माहौल. इंटरफ़ेस उपयोगकर्ता के अनुकूल है. स्टार्टअप पर आप का उपयोग कर सकते हैं सरल विज़ार्ड का चयन करने के लिए विश्लेषण विधि (उदाहरण के लिए स्वत: क्षेत्र गणना, मैनुअल वस्तु गिनती, वस्तु चौराहे के बिंदु के साथ गणना रेखापुंज), के साथ-साथ एक तरह से पुनः प्राप्त करने के लिए छवि डेटा (उदाहरण के लिए खुला छवि बनाने के लिए, एक नया, खुला चित्रों में ढेर). जब एक फ़ाइल खोलने, यह निर्दिष्ट करने के लिए संभव क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर डीपीआई, बढ़ाई कारक है, और रंग गहराई. तो, आप देख सकते हैं घनत्व, सतह, लंबाई और राशि, सक्षम वस्तु मान्यता मोड, के रूप में अच्छी तरह के रूप में विन्यस्त सेटिंग्स, इस तरह के रूप में मूल्यों के लिए वस्तु और पृष्ठभूमि मान्यता, रंग विधि के विश्लेषण के लिए (काले और सफेद, स्केल, रंग), और ज़ूम स्तर. यह भी संभव है देखने के लिए एक हिस्टोग्राम और कुछ समायोजन (ग्रे या रंग मूल्य दिखाने के लिए, मूल्यों, 3 डी देखें), और यह प्रिंट या बचाने के लिए संख्यात्मक मूल्यों के लिए एक TXT या सीएसवी फ़ाइल के लिए आगे के मूल्यांकन. सेटिंग्स पुनर्स्थापित किया जा सकता करने के लिए अपने कारखाने के मूल्यों. एक मदद फ़ाइल के लिए उपलब्ध है उपयोगकर्ताओं को, जो कम अनुभवी हैं में इस प्रकार के कार्यक्रमों. जीएसए छवि विश्लेषक की जरूरत है एक बहुत ही कम राशि के CPU और राम के लिए, ठीक से काम नहीं करता है तो यह बोझ समग्र प्रदर्शन या बाधित गतिविधि के अन्य अनुप्रयोगों । उपकरण का कारण नहीं था ऑपरेटिंग सिस्टम हैंग करने के लिए, दुर्घटना या त्रुटि संदेश भर में हमारे मूल्यांकन. यह एक अच्छी प्रतिक्रिया समय के लिए कुंजी स्ट्रोक और माउस के आदेश. समाप्त करने के लिए, जीएसए छवि विश्लेषक के लिए अपील होना चाहिए चाहते हैं, जो उपयोगकर्ताओं के लिए जल्दी से मूल्यांकन 2 डी छवियों, विशेष रूप से लोगों के साथ कुछ पृष्ठभूमि में इस तरह की क्षुधा है ।

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    तो, आप देख सकते हैं घनत्व, सतह, लंबाई और राशि, सक्षम वस्तु मान्यता मोड, के रूप में अच्छी तरह के रूप में विन्यस्त सेटिंग्स, इस तरह के रूप में मूल्यों के लिए वस्तु और पृष्ठभूमि मान्यता, रंग विधि के विश्लेषण के लिए (काले और सफेद, स्केल, रंग), और ज़ूम स्तर.

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  • With the help of GSA Image Analyser you can analyze 2D images in a comfortable working environment. The interface is user-friendly. At startup you can use the simple wizard to select the analysis method (e.g. automatic area calculation, manual object count, object intersection point calculation with raster), along with a way to retrieve image data (e.g. open image, create a new one, open pictures in stack). When opening a file, it is possible to specify the horizontal and vertical DPI, magnification factor, and color depth. So, you can view the density, surface, length and sum, enable object recognition mode, as well as configure settings, such as values for object and background recognition, color method for analysis (black and white, grayscale, colored), and zoom level. It is also possible to view a histogram and make some adjustments (gray or color value, show values, 3D view), and print it or save the numerical values to a TXT or CSV file for further evaluation. Settings may be restored to their factory values. A help file is available for users who are less experienced in this type of programs. GSA Image Analyser needs a very low amount of CPU and RAM to work properly, so it does not burden overall performance or disrupt the activity of other applications. The tool did not cause the operating system to hang, crash or show error messages throughout our evaluation. It has a good response time to key strokes and mouse commands. To conclude, GSA Image Analyser should be appealing to users who want to quickly evaluate 2D images, especially the ones with some background in such apps.

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