edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sobel_dir", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: sobel_dir (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Die Richtung des Sobel-Gradienten (`arctan2(dy, dx) abgebildet auf [0,1], 0=-π, 1=+π). Die Gegenoperation zu sobel_amp, das den Betrag zurückgibt; diese Operation ermittelt die Richtung, in die eine Kante verläuft. Entspricht HALCONs sobel_dir` (Detect edges (amplitude and direction) using the Sobel operator.) (HALCON gibt Betrag und Richtung zusammen zurück, hier ist die Richtung jedoch als eigener Op abgetrennt).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b` は未使用。平坦な領域では勾配がほぼゼロベクトルになり、方向は
ノイズに支配される点に注意。
• 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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