mean_curvature_flow — 2D `smoothing` op

• Datenarten: image → image

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

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

mean_curvature_flow: 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

Glättung, die den mittleren Krümmungsfluss durch wiederholtes Anwenden einer Gauß-Weichzeichnung mit kleinem Sigma (0,6) annähert. Statt der echten PDE des mittleren Krümmungsflusses (der Diffusionsgleichung, die eine separate Implementierung auf der `ops-Seite eigentlich ausführt) wird iteratives Weichzeichnen als rechnerisch günstiger Ersatz verwendet -- eine für dieses Backend spezifische Grenze der Näherung. Ein Ersatz für HALCONs mean_curvature_flow` (Apply the mean curvature flow to an image.).

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

`a` が反復回数を 1〜7 回の範囲で振る(回数が多いほど強く滑らかになる)。

`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.