cv_box — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_box", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: mean_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

cv_box: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Einfacher Mittelwertfilter (box filter, OpenCV-Implementierung). Die grundlegendste Glättungsmethode, die lediglich den Durchschnitt innerhalb einer quadratischen Umgebung bildet -- rechnerisch leichter als Gaußsche Glättung, neigt jedoch stärker zu ringförmigen Artefakten.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の mean_image(Smooth by averaging.)に相当。実装は `cv2.blur(v, (k,k))、k=3+2*int(a*3)` —— a はカーネルサイズを 3, 5, 7, 9 に振る。b は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.