dots_image — 2D `edges` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "dots_image", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: dots_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

dots_image: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

ガウシアンラプラシアン（Laplacian of Gaussian, LoG）フィルタ。σ = 0.5+2.5a のガウス核でラプラシアンを取り、signed01（符号つき値を [0,1]、0.5=応答ゼロ）で正規化する。b は未使用。円形の点状パターン（ドット）はガウシアンの等方性からくる強い LoG 応答を示すため、円形ドットの強調に使われる。

HALCON の `dots_image`（画像中の円形ドットを強調する演算）に相当する近似で、専用のドット検出カーネルではなく一般的な LoG フィルタで代用している。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

dots_image 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

dots_image — 2D edges op

使い方