transform op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "xmh_haar", 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])

*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)。*
Haar小波變換(`mahotas.haar`)。先將影像裁切為偶數尺寸再變換,接著直接對所得的係數陣列(近似/水平/垂直/對角各子頻帶被塞入與原始影像相同大小的陣列中,屬於Matlab風格的原地排列)做min-max正規化,作為影像顯示。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
分解レベルは 1 段固定。`a, b` は未使用。値そのものは復元可能な画像ではなく係数の可視化であることに注意。
• 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。
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。
xmh_haar 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
transform)xmh_daubechies · tf_radon_sinogram
*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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