diff_of_gauss — 2D `edges` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "diff_of_gauss", 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:diff_of_gauss(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

diff_of_gauss: 入力 → 出力

*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)。*

用法

透過 DoG(Difference of Gaussians,即以兩種不同 sigma 模糊後的影像之差)所做的帶通邊緣/斑點偵測。這是作為 LoG 快速近似而廣為人知的經典手法。相當於 HALCON 的 `diff_of_gauss`(Approximate the LoG operator (Laplace of Gaussian).)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a が狭い側のシグマ(0.5〜2.5)、b` が広い側のシグマ(1〜5)を振る ―― 両方

が使われ、`b` の方を大きくとることで帯域幅が決まる。応答は絶対値を取って

から正規化しているため符号情報は失われる。

詳細使用指南

• gallery2d_edges 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。

diff_of_gauss 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*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)。*

diff_of_gauss — 2D edges op

用法