diff_of_gauss — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

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

• HALCON 对应:diff_of_gauss(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

diff_of_gauss: 入力 → 出力

*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)。*

用法

通过 DoG(Difference of Gaussians,即用两种不同 sigma 模糊后的图像之差)实现的带通边缘/斑点检测。这是一种作为 LoG 快速近似而广为人知的经典方法。相当于 HALCON 的 `diff_of_gauss`(Approximate the LoG operator (Laplace of Gaussian).)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`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。

详细使用指南

• gallery2d_edges 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。

diff_of_gauss 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`edges`)

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

*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)。*

diff_of_gauss — 2D edges op

用法