smoothing op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_sharpen", 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:emphasize(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_sharpen: 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_sharpen: 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)。*
類似非銳化遮罩的銳化濾波器(3x3 核卷積,OpenCV 實作)。以中心為 `1+4a、上下左右為 -a` 的核(a=0 時為單位核=不改變;a 越大,類離散拉普拉斯的高頻強化越強)進行卷積,提升邊緣附近的對比度。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
HALCON の emphasize(Enhance contrast of the image.)に相当(近似)。実装は `cv2.filter2D(v, kernel) を [0,1]` へ clip したもの —— a はカーネルの強さ(鮮鋭化の度合い)を 0〜1 に振る。b は未使用。
邊界處理:不重複端點的鏡像折返 (d c b | a b c d,OpenCV 的 `BORDER_REFLECT_101)(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_sharpen 0.35 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
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*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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