binomial_filter — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "binomial_filter", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:binomial_filter(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

binomial_filter: 入力 → 出力

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出(非影像的回傳值直接顯示其值)。*

用法

以二項式係數(帕斯卡三角形)為權重的可分離平滑濾波器。透過依序沿縱向、橫向套用 `ndimage.correlate1d,以離散二項核來近似高斯核 —— 這與 HALCON 的 binomial_filter`(Smooth an image using the binomial filter.)所用核的構想相同。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a が核サイズを {3,5,7,9} の 4 段階(_k(a))で振る。b` は

未使用。ガウシアンぼかしより計算が軽く、リンギングも出にくい。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

binomial_filter 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

binomial_filter — 2D smoothing op

用法