frequency op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "lowpass", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Tiefpassfilter mittels FFT (Weichzeichnung). Es ist keine entsprechende einzelne HALCON-Operation angegeben.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が遮断周波数 cutoff = 0.05 + 0.4a(正規化周波数、0〜0.5 がナイキストまでの範囲)を振る。b は未使用。2-D FFT で rad <= cutoff の低周波成分だけを残し、逆 FFT の実部を [0,1] に clip する。a が小さいほど強くぼける。境界は周期的(FFT の性質上、画像端は反対側と隣接するとみなされる)に扱われ、ndimage 系フィルタの reflect/edge` とは境界処理が異なる点に注意。
• 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
• signal_filter — py -3.11 examples/signal_filter.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
frequency)highpass · sk_butterworth · fft_image · 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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