vol_gaussian — 2D `3d` op

• 資料種類:volume → volume

• 呼叫:fullseye.apply(img, "vol_gaussian", 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])

vol_gaussian: 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):

▸ vol_gaussian: 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):

▸ vol_gaussian: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ vol_gaussian: 處理階段 (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):

▸ vol_gaussian: 其他輸入影像 (文件網站)

動態(GIF: 依序顯示影格 / 視點 / 切片。靜態圖是完整版，GIF 為輔助):

vol_gaussian: animation

用法

3D 體資料的等向性高斯平滑化。未指定對應的 HALCON op。

a 將標準差 σ 在 0.3〜3.0（0.3+2.7a）之間調整。b 選擇邊界處理：b <= 0.5 時為 reflect（複製邊界像素並折返。scipy 的預設，也是 2026-09-17 之前的行為），之後依序為 nearest / constant（以 0 填補）/ wrap（從另一側捲繞過來）。★σ 小於 0.375(a 小於約 0.028)時 reflect 與 nearest 在原理上一致(scipy 的視窗半徑為 int(4σ + 0.5)，此時為 1 像素。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 σ 是否太小(σ = 1 時最多相差約 0.05)。scipy.ndimage 與維數無關（N-D），因此把與 2-D 的 _gaussian 完全相同的公式原樣套用於 3 個軸（CT/MRI/深度堆疊等）。

詳細使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 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。

img_to_volume 0.50 0.50
vol_gaussian 0.50 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_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `volume` 作為輸入)

identity · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball

同類別(`3d`)

vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball · vol_erosion_ball

*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)。*

vol_gaussian — 2D 3d op

用法