texture op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "gabor", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:gen_gabor(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ gabor: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ gabor: knob b sweep (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ gabor: other inputs (docs site)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
Gabor 能量 |v * g| —— 具方向性的带通纹理响应。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
• `a — **向き** θ = π·a` [rad]。カーネルの余弦は回転後の x 方向に走るので、
`a=0` (θ=0) は 縦縞(列方向に明暗が変わる模様)に最も強く応答し、
`a=0.5 (θ=90°) は **横縞**に応答する。a=1` は θ=180° で a=0 と同じ向き。
• `b — 空間周波数 0.1 + 0.3·b` [cycles/px]。
★正規化(2026-09-02 の修正): カーネルの L1 ノルムで割る固定スケール。
以前は `_norm` = その画像での最大絶対値で割っていたため、**応答の大小そのもの
が消えていた**。実測(96×96 の横縞、周波数 0.25): 生の畳み込みの平均振幅は
θ=0° が 0.0165、θ=90° が 0.9077 で 54.9 倍の差があるのに、`_norm` を通すと
平均は 0.3554 対 0.4790 = 1.35 倍まで潰れていた —— 向きを見分けるための
特徴量なのに識別力が消えていた(向きごとに別の除数で割っていたのだから当然)。
`|v| <= 1 なら |v * g| <= sum|g|` なので L1 で割れば値域 [0,1] を保ったまま
op を跨いで比較できる絶対スケールになる。
边界处理：含端点的镜像折返 (d c b a | a b c d，scipy 默认的 `reflect)（实测。tools/impl2/border_probe.py`）。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
gabor 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · sk_frangi
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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