edges op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "edge_transition_width", 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])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ edge_transition_width: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ edge_transition_width: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ edge_transition_width: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
以像素为单位测量边缘过渡宽度(= 该处有效 PSF 的展宽)。
a 将测量窗口的边长在 3,5,7,9(_k(a))中切换。b 选择振幅与梯度的
估计量：b <= 0.5 为窗口内的最大 − 最小(直接、锐利，但对离群值弱)，b > 0.5 为分位数，b 越高，分位从 90/10 向 60/40 靠拢，对噪声越迟钝(相应地阶跃也被磨圆 = 这是一种权衡)。
宽度 ≒ 局部振幅 ÷ 局部最大梯度。阶跃在 1 像素内上升则宽度约为 1，模糊后用 5 像素上升则约为 5。它与制造模糊的 simulate_defocus 成对，本 op 是测量的一方。可用于合焦判定、运动模糊量、解像极限、以及文字是否大到可读的判定。
窗口比过渡窄时会低估(因为窗口内装不下全部振幅)。
实用规则：输出超过 0.7 时，提高 a 重新测量。
归一化不是按图像进行的(只是除以窗口边长这个常数)，因此 值可以在图像之间比较。输出 1.0 的意思是“过渡宽度与窗口相同 = 可能比窗口更宽而未能测尽”，是提高 a 重新测量的信号。平坦部分和没有边缘的地方为 0。
★空帧返回全 0(“没有边缘”)。若只把下限设为相对于图像自身振幅的相对量，在均匀图像上连基准都会变成舍入残渣，残渣之间的比值会化作结构 —— 实测中，只是在 0.5 纯色上叠加 1e-12 噪声的图像返回了宽度 3.49(= 窗口的一半)。
因此断定：振幅本身达不到绝对下限 1e-6 的图像没有边缘。边界处理为 scipy.ndimage 的默认 reflect。内部没有降到 8 bit 的处理。
• 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。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
edge_transition_width 0.40 0.50
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*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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