edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "laplace_of_gauss", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: laplace_of_gauss (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
LoG(Laplacian of Gaussian、ガウス平滑化後にラプラシアンを掛けた
二階微分エッジ検出)。`signed01` により符号つき応答を [0,1] へ写像し
(0.5 がゼロ交差に相当)、ゼロ交差検出やブロブ検出の下地に使える。HALCON の
`laplace_of_gauss`(LoG-Operator (Laplace of Gaussian).)に相当。
`a がガウス核のシグマを 0.5〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。値が 0.5
から離れるほど強いエッジ/ブロブ応答であることを示す。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges
• 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.
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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