tf_log_polar — 2D `geometry` op

• Datenarten: image → image

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

Verwendung

log_polar: Resampling des Bildes auf einem logarithmisch-polaren Gitter um seinen Mittelpunkt.

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

Output row = log-radius (log-spaced from ~1px to `rmax`), output column =

angle (0..2pi). A scaling of the source about the centre becomes a vertical

(row) shift and a rotation becomes a horizontal (column) shift -- the defining

property of the log-polar transform. `a` scales the maximum sampled radius;

`b` adds a rotation offset (an angular shift) to demonstrate rotation ->

column-shift.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry

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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

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

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

Gleiche Kategorie (`geometry`)

rotate_img · rescale_img · affine_warp · sk_swirl · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor

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

tf_log_polar — 2D geometry op