trimmed_mean — 2D rank op

Datenarten: imageimage

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

HALCON-Äquivalent: trimmed_mean (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Nähert einen getrimmten Mittelwert an, indem der Durchschnitt der Filterergebnisse des 20. und 80. Perzentils zurückgegeben wird. Das Ergebnis liegt nahe an einem Mittelwert ohne den Einfluss von Ausreißern (an der unteren und oberen Extremseite), aber es ist zu beachten, dass sich die Berechnung von einem echten getrimmten Mittelwert ("Mittelung der mittleren 60 %") unterscheidet. Ein Ersatz für HALCONs `trimmed_mean` (Smooth an image with an arbitrary rank mask.).

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

`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用(トリム比率は 20/80

に固定)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

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_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (rank)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect


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

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