rank op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_median", 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:median_image(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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_median: 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_median: 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)。*
中值濾波器(OpenCV 實作)。以正方形鄰域內的中位數取代的經典去雜訊方法(尤其對胡椒鹽雜訊效果佳,邊緣也相對能保留)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
HALCON の median_image に相当。実装は `cv2.medianBlur(_u8(v), ksize=3+2*int(a*3))` —— a はカーネルサイズを 3, 5, 7, 9(奇数)に振る。b は未使用。8 bit に量子化してから処理するため、元画像の微妙な階調は失われる。sk_median_disk と違い正方形カーネル。
邊界處理:複製邊緣像素(最近鄰)(實測。tools/impl2/border_probe.py)。
• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南
• 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。
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_median 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · median_image · median_rect · median_separate
*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)。*
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