augmentation op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "aug_chromatic", 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(非图像的返回值直接显示其值)。*
灰度图像的侧向色差(lateral chromatic aberration)近似。真实的侧向色差会以不同倍率放大各颜色通道,使边缘产生彩色镶边;在单通道上,可观察到的特征是边缘(高通)能量的一份*偏移*副本叠加在图像上。这里将高通分量 `v - gaussian(v, 1) 沿水平方向偏移 s = 1 + int(4*a) 像素,再以振幅 0.1 + 0.9*b` 叠加回原图。平坦区域的高通值为零,因此只有边缘会出现镶边——这正是真实行为。
• gallery2d_color_artistic 族使用指南
• 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。
aug_chromatic 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
augmentation)aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks · aug_cutout
*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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