dual_rank — 2D `rank` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "dual_rank", 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: dual_rank(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

dual_rank: 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):

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

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):

*カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。*

パーセンタイル（順位統計）フィルタ。窓内画素を昇順に並べ、b で指定した百分位（5〜95%、`rank_image/rank_rect と同じ _sh_rank の rank` 分岐）の値を返す。a が窓サイズを 3/5/7/9 に振る。

HALCON の `dual_rank`（円形または矩形マスクでオープニング・中央値・クロージングを組み合わせて行う演算）とは異なり、この実装は単一の順位フィルタのみで、開閉処理の組み合わせは再現しない簡略近似。

端の扱い: 端画素を重複させて折り返す (d c b a | a b c d、scipy の既定 `reflect)(実測。tools/impl2/border_probe.py`)。

つまみ(実測): `a` は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.25、0.49、0.75(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。

• 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。

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。

dual_rank 0.50 0.50

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

*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)。*

dual_rank — 2D rank op