monotony — 2D gray op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "monotony", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:monotony(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

用法

以 [0,1] 返回像素值在其 8 邻域中排第几大（单调性，monotony）。计算比中心小的邻居数量并除以 8，因此值为 1.0 表示中心大于所有邻居的局部最大值，0.0 表示接近局部最小值。a、b 未使用。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

详细使用指南

• gallery2d_gray_arith 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(gray)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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