tb_local_std — 2D typed op

• Datenarten: signal → signal

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

tb_local_std: 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):

▸ tb_local_std: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_local_std: Stufen (Doku-Website)

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

▸ tb_local_std: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Gleitende Standardabweichung mit angegebener Fehlerschranke.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

The 1-D counterpart of the image operator local_std (HALCON's deviation_image): the variance is taken after subtracting the mean (E[x^2] - E[x]^2 loses its significant digits on a signal that sits far from zero), unbiased by n/(n-1), and the residual bias of the square root removed by c4(n), so the estimate of sigma itself is unbiased.

*window* is the number of samples in the sliding window, rounded up to the next odd number so the window can be centred (10 becomes 11). The error bound below is computed from the window actually used, so the number quoted stays true. The 2-D side does the same thing — _k(a) snaps the knob to 3/5/7/9 — and the typed bridge that exposes this op as tb_local_std scales the knob continuously, so an even value arrives whenever the knob lands between two odd ones. The relative standard error of each estimate is 1/sqrt(2(n-1)) — 35 % for a 5-sample window, 11 % for 41. Quote it next to any noise figure:

a rolling sigma over 9 samples is +- 25 %, which is wider than most of the changes people try to read off it.

Returns an array the same length as *x* (the ends are reflected).

Typed bridge of the 1d op local_std into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives window (default 9); b is unused.

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.

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.

img_to_signal 0.50 0.50
tb_local_std 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op local_std auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen signal als Eingabe)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

Gleiche Kategorie (typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample


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

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