laplace_of_gauss — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "laplace_of_gauss", 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])

• HALCON 对应:laplace_of_gauss(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

laplace_of_gauss: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ laplace_of_gauss: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ laplace_of_gauss: 其他输入图像 (文档网站)

*未展示彩色 (H,W,3) 输入: 此算子把颜色通道当作第三个空间轴(跨通道)。请按通道分别调用。*

用法

LoG(Laplacian of Gaussian,即高斯平滑后再施加拉普拉斯算子的二阶导数边缘检测)。通过 signed01 将带符号的响应映射到 0,1,可作为零交叉检测或斑点检测的基础。相当于 HALCON 的 laplace_of_gauss(LoG-Operator (Laplace of Gaussian).)。

a 将高斯核的 sigma 在 0.5~3.0 范围内调节。b 未使用。值离 0.5 越远，表示边缘/斑点(blob)响应越强。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

laplace_of_gauss 0.40 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

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

• poc_real_defect_floor — py -3.11 examples/poc_real_defect_floor.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 · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response

*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)。*

laplace_of_gauss — 2D edges op

用法