frequency op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "fft_image", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: fft_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Ein Bild, das durch Komprimieren des Leistungsspektrums der 2D-FFT mit `log1p(|F|) und anschließende Normalisierung entsteht. Bereits mit fftshift versehen, sodass die niederfrequente (Gleichstrom-)Komponente in der Mitte liegt. Wird verwendet, um die Raumfrequenz periodischen Rauschens oder von Texturen zu visualisieren. Entspricht HALCONs fft_image` (Compute the fast Fourier transform of an image.).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b` は未使用 ―― 画像全体に対するグローバルな FFT で、窓関数や
帯域選択のような調整点は無い。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq
• 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.
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image · bandpass_image
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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