percentile — 2D rank op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "percentile", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

HALCON-Äquivalent: rank_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Rangordnungsfilter für ein beliebiges Perzentil. Entspricht HALCONs `rank_image` (Compute a rank filter with arbitrary masks.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a が窓サイズを 3,5,7,9_k(a))に、b が抽出するパーセンタイルを 5〜95%int(5+90b))に振る。b が 0 に近いほど _min_filter、1 に近いほど _max_filter、中間で _median` に近づく——3 op を 1 つに統合した一般形。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

color_transportpy -3.11 examples/color_transport.py

gallery2d_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

image_quality_metricspy -3.11 examples/image_quality_metrics.py

representation_roundtrippy -3.11 examples/representation_roundtrip.py

vision_layout_from_catalogpy -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (rank)

median · min_filter · max_filter · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect · median_separate


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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