cv_gradient — 2D `morphology` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_gradient", 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])

• HALCON 對應:gray_range_rect(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

cv_gradient: input → output

*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。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ cv_gradient: knob a sweep (docs site)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ cv_gradient: other inputs (docs site)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

形態學梯度（OpenCV 實作）。以「膨脹結果 − 侵蝕結果」擷取區域的輪廓（邊界）—— 與常見的以微分為基礎的邊緣偵測屬於不同體系的輪廓擷取方法。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の gray_range_rect(Determine the gray value range within a rectangle.)に相当(近似。矩形窓内の最大-最小レンジを取る点は同じ発想)。実装は `cv2.morphologyEx(v, MORPH_GRADIENT, se) を正規化したもの、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。

數值可比性（實測）：輸出以該影像自身的最大值正規化（輸出最大值恆為 1.0，輸入整體縮放不改變輸出）。因此不能跨影像比較數值——同樣強度的特徵會因該影像中最強特徵的不同而取不同的值；在只有弱特徵的影像中，雜訊會被抬升到 1.0。要跨影像比較，請以統一基準重新縮放。

空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。

詳細使用指南

• gallery2d_morphology 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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。

cv_gradient 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`morphology`)

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

*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)。*

cv_gradient — 2D morphology op

用法