edges op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "edge_transition_width", 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)
*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):
▸ edge_transition_width: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ edge_transition_width: knob b sweep (docs site)
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):
▸ edge_transition_width: 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)。*
エッジの遷移幅(= その場の実効 PSF の広がり)を画素単位で測る。
`a が測定窓の一辺を 3,5,7,9(_k(a))に振る。b` が振幅と勾配の推定量を
選ぶ: `b <= 0.5` は窓内の最大 − 最小(素直・鋭いが外れ値に弱い)、
`b > 0.5 は**分位点**で、b` を上げるほど分位が 90/10 から 60/40 へ寄って
雑音に鈍くなる(そのぶん段差も丸まる = 取引になっている)。
幅 ≒ 局所の振幅 ÷ 局所の最大勾配。段差が 1 画素で立ち上がれば幅は 1 付近、
ぼけて 5 画素かけて立ち上がれば 5 付近になる。ぼけを作る `simulate_defocus`
の対で、こちらは測る側。合焦判定・モーションブラー量・解像限界・
文字が読める大きさかの判定に使える。
窓が遷移より狭いと過小評価になる(窓の中に振幅の全部が入らないため)。
出力が 0.7 を超えたら `a` を上げて測り直すのが実用則。
正規化は画像ごとではない(窓の一辺という定数で割るだけ)ので、**値は画像間で
比較できる。出力 1.0 は「遷移幅が窓と同じ = 窓より広いかもしれず測り切れていない**」
の意味で、`a` を上げて測り直す合図。平坦部やエッジの無い場所は 0。
★空フレームでは全 0 を返す(「端が無い」)。床を画像自身の振幅に対する相対量
だけで置くと、一様な画像では基準まで丸め屑になり、屑どうしの比が構造に化ける ——
実測で 0.5 一色に 1e-12 の雑音を乗せただけの画像が幅 3.49(= 窓の半分)を返した。
振幅そのものが絶対床 1e-6 に届かない画像には端が無いと言い切る。
端の扱いは `scipy.ndimage の既定 reflect`。内部で 8 bit に落とす処理は無い。
• 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。
edge_transition_width 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*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)。*
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