xsp_gauss_grad_mag — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

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

xsp_gauss_grad_mag: 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

Kantenerkennung über den Gauß-Gradientenbetrag (`scipy.ndimage.gaussian_gradient_magnitude`).

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

`a はガウシアンの sigma を 0.5〜3.0 に振る（sigma = 0.5 + 2.5*a、大きいほど太い/滑らかなエッジになる）。b` は未使用。Sobel と違い先にガウシアンで平滑化してから勾配を取るのでノイズに強いが、sigma を大きくすると細部が失われる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

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.