monotony — 2D `gray` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "monotony", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: monotony (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

monotony: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Gibt in [0,1] zurück, wie groß ein Pixelwert im Vergleich zu seinen 8 Nachbarn eingestuft ist (Monotonie, monotony). Es wird die Anzahl der Nachbarn gezählt, die kleiner als das Zentrum sind, geteilt durch 8; ein Wert von 1,0 zeigt somit ein lokales Maximum an, bei dem das Zentrum größer als alle Nachbarn ist, und 0,0 deutet auf ein lokales Minimum hin.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

エッジの向き（明→暗か暗→明か）を区別できる非対称なエッジ検出に使う。HALCON の `monotony`（単調性演算の計算）に相当。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.