rank op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "median_separate", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: median_separate (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
実装は `median_image と同じ(kind: "median"`、正方窓の 2 次元
メディアン)。HALCON の `median_separate`(Separated median filtering with
rectangle masks.)は行方向・列方向に分離した 1 次元メディアンを 2 パス
掛ける高速近似演算子だが、この代役では区別せず通常の 2 次元メディアンを
返す(結果は近い場合が多いが厳密には別アルゴリズム ―― 近似の限界)。
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用。
• 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.
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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