roberts_mag — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

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

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

roberts_mag: 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

Gradientenbetrag mittels Roberts-Kreuzgradient (Kantendetektion). Entspricht HALCONs `roberts` (Detect edges using the Roberts filter.).

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

2×2 の対角差分（`v - shift(-1,-1) と shift(0,-1) - shift(-1,0)）のユークリッドノルムを _norm で正規化する。a, b は未使用。カーネルが小さい（2×2）ためノイズに敏感だが応答の局在性は高い。境界は _shift_edge` によりレプリケート（折り返しなし）。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

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.