frequency op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "xwt_mra_component", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
多重解像度解析(MRA、`pywt.mra2)の 1 段分の詳細成分。db2` で 3 段の MRA 分解を行うと、各段の水平/垂直/対角成分が元画像と同じ解像度の画像として得られる(通常のウェーブレット分解と違い縮小されない)。ここではそのうち 1 段を選び、水平+垂直+対角を足し合わせた合成ディテール画像を min-max 正規化して返す。
`a はどの段を見るか(1〜3 段目、min(3,1+int(a*3))。近似成分[0 段目]は選ばれない)を振る。b` は未使用。段が大きいほど粗いスケールのディテールになる。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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