tf_rank_transform — 2D `texture` op

• Datenarten: image → image

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

tf_rank_transform: 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

rank_transform: der lokale Rang jedes Pixels innerhalb seiner Nachbarschaft.

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

Each pixel's value is the fraction of neighbours in a `(2r+1)x(2r+1)` window

that it strictly exceeds (`r = 1 + round(a*2); b` unused), i.e. its

ordinal rank normalized to [0,1]. Like the census transform it depends only on

pixel ordering, so it is invariant to a global gain: multiplying the image by

any positive constant leaves every rank unchanged (robust to illumination gain

for stereo/texture).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq

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.