xsp_morph_laplace — 2D `edges` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsp_morph_laplace", 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)

xsp_morph_laplace: 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

形態学的ラプラシアン（`scipy.ndimage.morphological_laplace`）によるエッジ強調。

`a は構造要素のサイズを 3, 5, 7, 9 に振る（size = 3 + 2*int(a*3)）。b は未使用。グレースケール膨張と収縮の差の差というべき演算で、通常の（線形）ラプラシアンよりノイズに敏感な代わりに輪郭を鋭く拾う。符号付きの結果を signed01` で [0,1] に写像するので 0.5 が無変化（ゼロ交差）にあたる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges 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。

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

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

*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)。*

xsp_morph_laplace — 2D edges op

使い方