texture op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_frangi", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:lines_gauss(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小,黃 = 大),便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ sk_frangi: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ sk_frangi: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ sk_frangi: 其他輸入影像 (文件網站)
*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*
Frangi 管狀結構偵測濾波器(vesselness filter)。依 Hessian 矩陣的特徵值比來偵測血管、皺紋、河流等細長的管狀結構。
相當於 HALCON 的 lines_gauss(Detect lines and their width.)(近似。不回傳線寬和 XLD 輪廓,只回傳響應強度的影像)。2026-08-30 接通了 a、b:a 是尺度範圍(sigmas=range(1, 2+round(a*4)) —— 把最大 σ 在 1〜5 之間調整。a=0.5 時與舊的固定範圍 range(1,4) 逐位元一致),b 把 Frangi 的 blobness 靈敏度 β 在 0.15〜0.85 之間調整(b=0.5 時與 skimage 預設的 0.5 一致,預設輸出不變)。預設 black_ridges=True(偵測亮背景上的暗管),因此請注意,若不是白背景上有黑線的影像,響應會偏弱。
數值可比性(實測):輸出以該影像自身的最大值正規化(輸出最大值恆為 1.0,輸入整體縮放不改變輸出)。因此不能跨影像比較數值——同樣強度的特徵會因該影像中最強特徵的不同而取不同的值;在只有弱特徵的影像中,雜訊會被抬升到 1.0。要跨影像比較,請以統一基準重新縮放。
空影格(實測):輸入亮度均勻的影像時,無論亮度為何,結果都為空(全部像素為背景 0)。純白與純黑表現相同;僅憑亮度偵測不到任何東西。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。
sk_frangi 0.50 0.50
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py
• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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