vx_sobel3x3 — VX `gradient` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0) (実装を直接呼ぶなら import vxcore; vxcore.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0)、台帳から引くなら opsvx.get("vx_sobel3x3"))

使い方

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。

詳しい使い方ガイド

• openvx_ports 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`gradient`)

vx_magnitude · vx_phase

*Provenance: vxcore.py — VX 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)。*

vx_sobel3x3 — VX gradient op

使い方