sk_farid — 2D edges op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_farid", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: edges_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

Farid-Simoncelli 勾配の大きさ。skimage の `filters.farid` をそのまま呼ぶ。5 タップの最適化された微分カーネルによる勾配強度で、Sobel/Scharr よりさらに回転対称性(方向誤差)が小さいとされる。

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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(edges)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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