vol_gaussian — 2D `3d` op

• 数据种类:volume → volume

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

vol_gaussian: input → output

*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):

▸ vol_gaussian: 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):

▸ vol_gaussian: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ vol_gaussian: 处理阶段 (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):

▸ vol_gaussian: 其他输入图像 (文档网站)

动态(GIF: 依次显示帧 / 视点 / 切片。静态图是完整版，GIF 为辅助):

vol_gaussian: animation

用法

3D 体数据的各向同性高斯平滑。未指定对应的 HALCON op。

a 将标准差 σ 在 0.3〜3.0（0.3+2.7a）之间调节。b 选择边界处理：b <= 0.5 时为 reflect（复制边界像素并折返。scipy 的默认值，也是 2026-09-17 之前的行为），之后依次为 nearest / constant（用 0 填充）/ wrap（从另一侧卷绕过来）。★σ 小于 0.375(a 小于约 0.028)时 reflect 与 nearest 在原理上一致(scipy 的窗口半径为 int(4σ + 0.5)，此时为 1 像素。越界只有 1 像素，所以复制来源相同)—— 改了边界处理结果却不变时，先怀疑 σ 是否太小(σ = 1 时最多相差约 0.05)。scipy.ndimage 与维数无关（N-D），因此把与 2-D 的 _gaussian 完全相同的公式原样应用于 3 个轴（CT/MRI/深度堆栈等）。

详细使用指南

• gallery2d_physics_alife_3d 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

img_to_volume 0.50 0.50
vol_gaussian 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `volume` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

vol_gaussian — 2D 3d op

用法