rank op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "rank_image", 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)
Ein universeller Rangfilter (`ndimage.percentile_filter), der die Pixelwerte in einem Fenster aufsteigend sortiert und den Wert an der angegebenen Perzentilposition zurückgibt. Es ist eine kontinuierliche Verallgemeinerung: Perzentil 0 entspricht Erosion, 100 Dilatation und 50 dem Median. Entspricht HALCONs rank_image` (Compute a rank filter with arbitrary masks.) (HALCON kann eine beliebig geformte Maske verwenden, hier ist sie jedoch auf eine quadratische Maske fixiert).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で、b` がパーセンタイルを 5〜95% の
範囲で振る。両方が使われる。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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