xcv2_lap_var — 2D features op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv2_lap_var", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

基於拉普拉斯變異數的對焦（模糊）指標（`cv2.Laplacian`的變異數）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

詳細使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 feature 作為輸入)

identity

同類別(features)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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