convol_image — 2D `nary` op

• Datenarten: image × image → image

• Aufruf: Dieser Operator hat 2 Eingänge, fullseye.apply kann ihn daher nicht ausführen (das ist das Ein-Bild-Modell). g = fullseye.FullseyeGraph(); g.add("out", "convol_image", ["$in1", "$in2"], a=0.5, b=0.5); g.run({"$in1": img1, "$in2": img2}, terminal="out") (Namen mit $ am Anfang sind die von außen übergebenen Eingaben)

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

Verwendung

Faltet mit dem 2. Eingang als Filtermaske. Entspricht HALCONs convol_image. ★Wie HALCON rechnet es eine Korrelation (legt die Maske so auf, wie sie geschrieben ist) — scipys convolve spiegelt die Maske, sodass sich das Bild bei einer asymmetrischen Maske in die entgegengesetzte Richtung verschiebt. Die Maske wird mit der Summe der Beträge normiert, der Rand ist reflect. a, b werden nicht verwendet.

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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`nary`)

add_image · sub_image · mult_image · div_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and

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

convol_image — 2D nary op