cv_median — 2D `rank` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_median", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

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

cv_median: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ cv_median: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ cv_median: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Medianfilter (OpenCV-Implementierung). Ein Standardverfahren zur Rauschunterdrückung, das jedes Pixel durch den Median seiner quadratischen Umgebung ersetzt (besonders wirksam gegen Salt-and-Pepper-Rauschen und relativ kantenerhaltend).

Entspricht HALCONs median_image. Die Implementierung ist cv2.medianBlur(_u8(v), ksize=3+2*int(a*3)) - a variiert die Kernelgröße über 3, 5, 7, 9 (ungerade). b wird nicht verwendet. Vor der Verarbeitung wird auf 8 bit quantisiert, daher gehen feine Graustufen des Originalbildes verloren. Anders als bei sk_median_disk ist der Kernel quadratisch.

Randbehandlung: das Randpixel replizieren (nächster Nachbar) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

cv_median 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

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

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

Gleiche Kategorie (`rank`)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · median_image · median_rect · median_separate

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

cv_median — 2D rank op