gray op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "monotony", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: monotony (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Gibt in [0,1] zurück, wie groß ein Pixelwert im Vergleich zu seinen 8 Nachbarn eingestuft ist (Monotonie, monotony). Es wird die Anzahl der Nachbarn gezählt, die kleiner als das Zentrum sind, geteilt durch 8; ein Wert von 1,0 zeigt somit ein lokales Maximum an, bei dem das Zentrum größer als alle Nachbarn ist, und 0,0 deutet auf ein lokales Minimum hin.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
エッジの向き(明→暗か暗→明か)を区別できる非対称なエッジ検出に使う。HALCON の `monotony`(単調性演算の計算)に相当。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith
• 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_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.