noise op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "add_noise_distribution", 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:add_noise_distribution(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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(非影像的回傳值直接顯示其值)。*
向影像添加加性雜訊。實作僅支援高斯(常態分佈)雜訊,與 `add_noise_white 共用 _sh_noise 中的 gaussian 分支。亂數使用由 a 決定的固定種子(int(a*997)+7`)產生,因此相同的 a 每次都會產生相同的雜訊(確定性)。b 將雜訊標準差調整為 0.02〜0.22。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
HALCON の `add_noise_distribution`(任意の確率分布(ヒストグラム指定)に従うノイズを加える演算)とは異なり、この実装は常にガウス分布のノイズしか生成できない近似 —— 分布形状の指定は反映されない。
• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南
• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ(現行品中心)
• 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。
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。
add_noise_distribution 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
noise)*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)。*
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