gauss_filter — 2D `smoothing` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "gauss_filter", 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:gauss_filter(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

gauss_filter: 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

通过高斯模糊(`scipy.ndimage.gaussian_filter,sigma 为 0.3+2.7*a)实现的平滑处理。是 HALCON 的 gauss_filter`(Smooth using discrete Gauss functions.)的替代实现 —— HALCON 使用离散高斯核(整数运算),这里则是连续高斯核的 scipy 实现,虽是近似,但结果非常接近。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a がシグマを 0.3〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。実装は

`gauss_image` と同一。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 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。

gauss_filter 0.35 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

• poc_cell_counting — py -3.11 examples/poc_cell_counting.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

• poc_focus_stacking — py -3.11 examples/poc_focus_stacking.py

• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py

• poc_sea_ice_concentration — py -3.11 examples/poc_sea_ice_concentration.py

• poc_solar_limb_darkening — py -3.11 examples/poc_solar_limb_darkening.py

• poc_vessel_network — py -3.11 examples/poc_vessel_network.py

• poc_white_balance — py -3.11 examples/poc_white_balance.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(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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)。*

gauss_filter — 2D smoothing op

用法