dual_rank — 2D rank op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "dual_rank", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: dual_rank(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

パーセンタイル（順位統計）フィルタ。窓内画素を昇順に並べ、b で指定した百分位（5〜95%、`rank_image/rank_rect と同じ _sh_rank の rank` 分岐）の値を返す。a が窓サイズを 3/5/7/9 に振る。

HALCON の `dual_rank`（円形または矩形マスクでオープニング・中央値・クロージングを組み合わせて行う演算）とは異なり、この実装は単一の順位フィルタのみで、開閉処理の組み合わせは再現しない簡略近似。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

dual_rank 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(rank)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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