monotony — 2D gray op

• 資料種類:image → image

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

*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

以 [0,1] 回傳像素值在其 8 鄰域中排第幾大（單調性，monotony）。計算比中心小的鄰居數量並除以 8，因此值為 1.0 表示中心大於所有鄰居的局部最大值，0.0 表示接近局部最小值。a、b 未使用。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

詳細使用指南

• gallery2d_gray_arith 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。

monotony 0.50 0.50

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可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.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(gray)

gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast

*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)。*

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