edges op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "dog", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:diff_of_gauss(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
高斯差分(Difference of Gaussians, DoG)。相当于 HALCON 的 `diff_of_gauss`(Approximate the LoG operator (Laplace of Gaussian).)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`a が細かい方のぼかし σ₁ を 0.5〜2.5 に、b が粗い方のぼかし σ₂ を 1.0〜5.0 に振る(|gauss(σ₁) - gauss(σ₂)| を _norm` で正規化)。2 つのスケールの中間の大きさを持つ斑点・エッジを強調する、LoG の近似。σ₁ と σ₂ が近いほど応答は弱くなる。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr · sk_farid
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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