xcv2_lap_var — 2D features op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv2_lap_var", 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)

使い方

ラプラシアン分散によるフォーカス（ボケ）指標（`cv2.Laplacian` の分散）。

画像全体に Laplacian を掛けた結果の分散を計算し、`min(1.0, 分散*20)` で

[0,1] にクリップしたスカラーを返す。`a, b` は未使用。値が大きいほど

エッジ/テクスチャが豊富＝合焦、小さいほどボケている可能性が高い、という

古典的なオートフォーカス評価指標。倍率 20 は経験的なスケーリングで、

絶対的なボケ量ではなく相対比較に向く。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(features)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*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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