frequency op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "power_real", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: power_real (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
FFT の実部の絶対値 `|Re(F)| を正規化した画像(fft_image` の対数
パワースペクトルとは異なり、対数を取らず実部だけを見る)。HALCON の
`power_real`(Return the power spectrum of a complex image.)に相当する
近似(HALCON の本来の定義は |F|² のパワーだが、ここでは実部絶対値で代用)。
`a, b` は未使用。
• 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
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_byte · phase_rad · highpass_image · bandpass_image
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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