rft_generic — 2D `frequency` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "rft_generic", 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: rft_generic(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

rft_generic: 入力 → 出力

*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

実数フーリエ変換（real FFT, RFFT）の代役。実装は通常の複素 FFT を計算してから実部の絶対値 `|Re F|` を最大値正規化して返すもので、HALCON の rft_generic が実際に計算する半分サイズの実数専用高速変換（対称性を利用したデータ量削減）ではない。a, b は未使用。

HALCON の `rft_generic`（画像の実数値高速フーリエ変換を計算する演算）に相当する近似 —— 出力される値の意味（実部の大きさの分布）は近いが、アルゴリズムそのものは異なる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_texture_freq 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。

rft_generic 0.40 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.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(`frequency`)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image

*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)。*

rft_generic — 2D frequency op

使い方