power_real — 2D `frequency` op

• Datenarten: image → image

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

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

Verwendung

Ein Bild, das durch Normalisieren des Absolutwerts des Realteils der FFT, `|Re(F)|, entsteht (im Unterschied zum logarithmischen Leistungsspektrum von fft_image wird hier kein Logarithmus verwendet, sondern nur der Realteil betrachtet). Eine Annäherung an HALCONs power_real` (Return the power spectrum of a complex image) -- HALCONs ursprüngliche Definition ist die Leistung |F|^2, hier wird jedoch der Absolutwert des Realteils als Ersatz verwendet.

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

`a, b` は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq

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)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`frequency`)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_byte · phase_rad · highpass_image · bandpass_image

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

power_real — 2D frequency op