sk_dog — 2D `edges` op

• 資料種類:image → image

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

sk_dog: 入力 → 出力

*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

DoG（Difference of Gaussians，高斯差分）濾波器。取兩個不同 σ 模糊後影像的差值，以低成本取得接近 LoG（Laplacian of Gaussian）的帶通響應（僅強調特定空間頻率帶的邊緣/斑點偵測）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の diff_of_gauss(Approximate the LoG operator.)に相当。実装は `filters.difference_of_gaussians(v, 1.0, 1.0+3.0*a)` の絶対値を正規化したもの —— 小さい方の σ は 1.0 に固定し、a は大きい方の σ を 1.0〜4.0 に振る(σ の比が広がるほど検出する構造のスケール帯が広がる)。b は未使用。

詳細使用指南

• gallery2d_edges 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。

sk_dog 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.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(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*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)。*

sk_dog — 2D edges op

用法