vx_sobel3x3 — VX `gradient` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0) (die Implementierung direkt: import vxcore; vxcore.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0); aus dem Register: opsvx.get("vx_sobel3x3"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Sobel 3×3(3.46 節): G_x = [[−1,0,1],[−2,0,2],[−1,0,1]]、G_y = [[−1,−2,−1],[0,0,0],[1,2,1]] (REQ-0415)を相関として当てる。

*image*: U8。*border*(必須): `"replicate" / "constant"(*constant_value* で埋める)/ "undefined"`(端 1 画素は

規格上未定義 —— 0 を入れ、`valid` の外として返す)。

返り値 `{"gx": S16, "gy": S16, "valid": (y0, y1, x0, x1)}`(U8 の 3×3 Sobel は |値| ≤ 1020 なので S16 で飽和しない)。

Raises `ValueError`: 2-D の U8 でない / border が一覧に無い / constant_value が 0〜255 の外。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie openvx_ports

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.

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

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`gradient`)

vx_magnitude · vx_phase

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

vx_sobel3x3 — VX gradient op