rank op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_median_disk", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: median_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Medianfilter mit einer scheibenförmigen (disk) Footprint. Im Unterschied zu einem gewöhnlichen quadratischen Kernel ergibt sich eine isotrope Glättung, die einer Kreisform näher kommt.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の median_image(Compute a median filter with various masks.)に相当。実装は `filters.median(v, footprint=disk(1+int(a*3)))` —— a は円盤の半径を 1〜4 に振る(半径が大きいほど強く滑らかになるが細部も消える)。b は未使用。
• 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 · cv_median · median_image · median_rect · median_separate
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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