sk_blur_effect — 2D features op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_blur_effect", 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)

*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

ぼけ具合の推定(1 スカラー特徴量)。画像を意図的に少し再ぼかしして、元と再ぼかし後でどれだけエッジの鋭さが変わるかを比較する手法で、0(ぼけ無し)〜1(最大限ぼけている)のスコアを返す —— 参照画像なしでピント/ブレを定量化できる。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `measure.blur_effect(v)`。a, b は未使用 —— 再ぼかしフィルタのサイズは既定値(11)のまま。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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。

sk_blur_effect 0.50 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(features)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · cv_cc_count

*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)。*

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