sk_blur_effect — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

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

Verwendung

Schätzung des Unschärfegrads (ein skalares Merkmal). Verwischt das Bild absichtlich noch etwas stärker und vergleicht, wie stark sich die Kantenschärfe zwischen Original und erneut verwischter Version ändert, wobei ein Score von 0 (keine Unschärfe) bis 1 (maximal unscharf) zurückgegeben wird -- quantifiziert Fokus/Bewegungsunschärfe ohne Referenzbild.

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

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `measure.blur_effect(v)`。a, b は未使用 —— 再ぼかしフィルタのサイズは既定値(11)のまま。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

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

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · cv_cc_count

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

sk_blur_effect — 2D features op