rank op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "median_separate", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: median_separate (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Die Implementierung ist identisch mit `median_image (kind: "median", ein 2D-Median über ein quadratisches Fenster). HALCONs median_separate` (Separated median filtering with rectangle masks.) ist ein schneller Näherungsoperator, der zwei Durchläufe von in Zeilen- und Spaltenrichtung getrennten 1D-Medianen anwendet, aber dieser Ersatz unterscheidet nicht und liefert einen gewöhnlichen 2D-Median (die Ergebnisse liegen oft nah beieinander, streng genommen handelt es sich jedoch um einen anderen Algorithmus -- eine Grenze dieser Näherung).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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