xmh_haar — 2D transform op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xmh_haar", 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

Haar小波變換（`mahotas.haar`）。先將影像裁切為偶數尺寸再變換，接著直接對所得的係數陣列（近似/水平/垂直/對角各子頻帶被塞入與原始影像相同大小的陣列中，屬於Matlab風格的原地排列）做min-max正規化，作為影像顯示。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

分解レベルは 1 段固定。`a, b` は未使用。値そのものは復元可能な画像ではなく係数の可視化であることに注意。

詳細使用指南

• gallery2d_geometry 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image 作為輸入)

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

同類別(transform)

xmh_daubechies · tf_radon_sinogram

*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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