simulate_defocus — 2D smoothing op

Datenarten: imageimage

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

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

simulate_defocus: 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 eine gleichmäßige Unschärfe (Defokussierung) simuliert. Implementiert als Mittelwertfilter mit rechteckigem Fenster (Box-Filter, `ndimage.uniform_filter), das mit einem quadratischen Fenster annähert, statt die tatsächliche Unschärfeform einer kreisförmigen Blende (Zerstreuungskreis, circle-of-confusion) abzubilden. a stellt die Fensterbreite auf eine von vier Stufen (3/5/7/9) ein (_k(a)`), b wird nicht verwendet.

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

HALCON の `simulate_defocus`(一様なピンボケをシミュレートする演算)に相当するが、光学的に正しい円形ボケではなく矩形平均という粗い近似である点に注意。

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.

simulate_defocus 0.35 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (smoothing)

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


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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