smoothing op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "mean_box", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: mean_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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):
▸ mean_box: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ mean_box: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ mean_box: andere Eingaben (Doku-Website)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Einfacher Mittelwert-(Box-)Filter über ein rechteckiges Fenster. Entspricht HALCONs mean_image (Smooth by averaging.).
a schaltet die Seitenlänge des Fensters in 4 Stufen 3,5,7,9 um (_k(a): a wird in 4 Abschnitte geteilt und gerundet). b wählt die Randbehandlung: b <= 0.5 ergibt reflect (Spiegelung mit dupliziertem Randpixel; scipys Standard und das Verhalten bis 2026-09-17), danach nearest / constant (mit 0 auffüllen) / wrap (von der Gegenseite umlaufend). ★Bei Fenstergröße 3 stimmen reflect und nearest prinzipiell überein (der Überstand beträgt 1 Pixel, also wird dasselbe Pixel dupliziert) —— wenn sich das Ergebnis trotz geänderter Randbehandlung nicht bewegt, zuerst die Fenstergröße prüfen (bei Fenster 9 unterscheiden sich alle 3 Varianten). Rechnerisch leichter als ein Gauß, aber anfälliger für Ringing, und Kanten verschwimmen.
Randbehandlung: Spiegelung mit wiederholtem Randpixel (d c b a | a b c d, scipys Standard reflect) (am 2026-09-16 gemessen und festgehalten).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
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.
mean_box 0.35 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter · percentile
smoothing)gaussian · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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