diff_of_gauss — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "diff_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: diff_of_gauss (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

DoG(Difference of Gaussians、2 段階の異なるシグマでぼかした画像の差)

によるバンドパスエッジ/ブロブ検出。LoG の高速近似として知られる古典的手法。

HALCON の `diff_of_gauss`（Approximate the LoG operator (Laplace of

Gaussian).）に相当。

`a が狭い側のシグマ(0.5〜2.5)、b` が広い側のシグマ(1〜5)を振る ―― 両方

が使われ、`b` の方を大きくとることで帯域幅が決まる。応答は絶対値を取って

から正規化しているため符号情報は失われる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

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

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (`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).*

diff_of_gauss — 2D edges op