xsp_gauss_grad_mag — 2D edges op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xsp_gauss_grad_mag", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

通过高斯梯度幅值（`scipy.ndimage.gaussian_gradient_magnitude`）进行边缘检测。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a はガウシアンの sigma を 0.5〜3.0 に振る（sigma = 0.5 + 2.5*a、大きいほど太い/滑らかなエッジになる）。b` は未使用。Sobel と違い先にガウシアンで平滑化してから勾配を取るのでノイズに強いが、sigma を大きくすると細部が失われる。

详细使用指南

• gallery2d_edges 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(edges)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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