smoothing op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_bilateral", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: bilateral_filter (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ cv_bilateral: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ cv_bilateral: knob b sweep (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ cv_bilateral: other inputs (docs site)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Bilateraler Filter (OpenCV-Implementierung). Eine gaußartige Glättung, die sowohl räumliche Nähe als auch Helligkeitsnähe gewichtet und dabei nur flache Bereiche glättet, ohne Kanten (Grenzen mit großen Helligkeitsunterschieden) zu verwischen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の bilateral_filter(bilateral filtering of an image.)に相当。実装は `cv2.bilateralFilter(v, d=5, sigmaColor=0.05+0.4*b, sigmaSpace=1.0+3.0*a)` —— カーネル直径 d は 5 に固定、a は空間方向の広がり sigmaSpace を 1.0〜4.0 に、b は輝度方向の許容差 sigmaColor を 0.05〜0.45 に振る(引数の並びが sigmaColor, sigmaSpace の順なので a/b の対応がずれやすい点に注意)。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
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.
cv_bilateral 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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