texture op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "deviation_image", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: deviation_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
矩形窓内の画素値の標準偏差(局所標準偏差、`E[x^2]-E[x]^2` の平方根)
を正規化した画像。テクスチャの局所的なばらつき(粗さ)を可視化する。HALCON
の `deviation_image`(Calculate the standard deviation of gray values
within rectangular windows.)に相当。
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用。平坦な領域では
0 に近く、テクスチャの激しい領域で値が大きくなる。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq
• 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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