mean_box — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "mean_box", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:mean_image(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

mean_box: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ mean_box: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ mean_box: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ mean_box: 其他輸入影像 (文件網站)

*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*

用法

矩形視窗的簡單平均（box）濾波器。相當於 HALCON 的 mean_image（Smooth by averaging.）。

a 將視窗邊長在 3,5,7,9 這 4 段（_k(a)，把 a 分成 4 段後取整）間切換。b 選擇邊界處理：b <= 0.5 為 reflect(複製邊界像素並鏡像折返。是 scipy 的預設，也是 2026-09-17 之前的行為)，其後依序為 nearest / constant(以 0 填充)/ wrap(從對側捲繞)。★視窗為 3 時 reflect 與 nearest 在原理上一致(超出範圍只有 1 像素，所以複製來源相同)—— 改了邊界處理結果卻不變時，先懷疑視窗大小(視窗為 9 時 3 種結果都不同)。計算比高斯輕，但容易出現振鈴，邊緣會變模糊。

邊界處理：重複邊界像素並鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 的預設 reflect)(2026-09-16 實測並記錄)。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

mean_box 0.35 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`smoothing`)

gaussian · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

mean_box — 2D smoothing op

用法