edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "grad_dir", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Gibt die Gradientenrichtung (Kantenausrichtung) als Bild zurück. Es ist keine entsprechende HALCON-Operation angegeben (spezifisch für fullseye).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b は未使用。Sobel 応答から atan2(Gy, Gx) で角度(-π〜π)を求め、[0,1] へ線形に写す。0 と 1 はどちらも同じ角度(-π≡π`)に対応する周期量である点に注意——連続的に変化する向きでも出力が 0 と 1 の間で不連続にジャンプし得る。平坦な領域では勾配がほぼ 0 で方向が不定になり、ノイズの影響を受けやすい。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges
• 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_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · log · corner_response · sk_scharr · sk_farid
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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