cv_dilate — 2D `morphology` op

• データ種: image → image

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

• HALCON 相当: gray_dilation(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

cv_dilate: input → output

*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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ cv_dilate: knob a sweep (docs site)

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ cv_dilate: other inputs (docs site)

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

使い方

グレー値モルフォロジー膨張(dilation、OpenCV 実装)。近傍の最大値へ置き換える操作で、明るい領域を拡大・暗い領域を縮小する(cv_erode の逆)。

HALCON の gray_dilation(Perform a gray value dilation on an image.)に相当。実装は `cv2.dilate(v, se)、se は楕円形でサイズ 3+2*int(a*3)` —— a は構造要素サイズを 3〜9 に振る。b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_morphology 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。

cv_dilate 0.35 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_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.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(`morphology`)

gerode · gdilate · gopen · gclose · runlength_smear · tophat · bothat · morph_grad

*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)。*

cv_dilate — 2D morphology op

使い方