edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_farid", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: edges_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Farid-Simoncelli-Gradientenbetrag. Ruft direkt skimages `filters.farid` auf. Ein Gradientenbetrag, der durch einen optimierten 5-Tap-Ableitungskern erzeugt wird und dem ein noch geringerer Fehler bei der Rotationssymmetrie (Richtungsfehler) als Sobel/Scharr nachgesagt wird.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の edges_image に相当(近似)。a, b は未使用。sk_scharr と同系統の「まず試すエッジ検出」だが、こちらは 5x5 相当のより大きなサポートを使う分ノイズにやや強い。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges
• 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_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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