f2_gauss_pyramid — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "f2_gauss_pyramid", 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)

• HALCON 相当: gen_gauss_pyramid(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

画像のガウスピラミッド（Gauss pyramid）の 1 レベルを返す。`level 回だけ 2 倍のダウンサンプリング（ぼかし＋間引き）を行った後、元の HxW にアップサンプリングし直すことで、解像度を落とした帯域制限（低域通過）版として結果を得る。a はレベル（1〜4）を選択し、b` は無視される。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank 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)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`smoothing`)

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

*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)。*

f2_gauss_pyramid — 2D smoothing op

使い方