monotony — 2D gray op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "monotony", 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: monotony(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

画素値がその 8 近傍の中で何番目に大きいか（単調性、monotony）を [0,1] で返す。中心より小さい近傍の数を数えて 8 で割るので、値 1.0 は中心が近傍全てより大きい局所最大、0.0 は局所最小に近いことを示す。a, b は未使用。

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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_gray_arith ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(gray)

gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast

*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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