smoothing op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "guided_filter", 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: guided_filter(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
実装は `bilateral_filter と同一(kind: "bilateral"`)。本来の
ガイド付きフィルタ(guided filter、局所線形モデルに基づくエッジ保存平滑化)
とは数学的に別のアルゴリズムだが、この代役ではバイラテラルフィルタで
代用している(似た用途=エッジ保存平滑化を満たすための近似、結果の数値は
一致しない)。HALCON の `guided_filter`(Guided filtering of an image.)
の代役。
`a が空間シグマ、b` が輝度シグマを振る。両方が使われる。
• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド
• 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。
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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)。*
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