gauss_filter — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

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

gauss_filter: 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):

▸ gauss_filter: knob a sweep (docs site)

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

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):

▸ gauss_filter: other inputs (docs site)

*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。*

使い方

ガウシアンぼかし(`scipy.ndimage.gaussian_filter、シグマ 0.3+2.7*a`)

による平滑化。HALCON の `gauss_filter`（Smooth using discrete Gauss

functions.）の代役 ―― HALCON は離散ガウス核(整数演算)、こちらは連続ガウス核

の scipy 実装で、近似ではあるが結果は非常に近い。

`a がシグマを 0.3〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。実装は

`gauss_image` と同一。

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`)。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_smoothing_rank ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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。

gauss_filter 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

• poc_cell_counting — py -3.11 examples/poc_cell_counting.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

• poc_focus_stacking — py -3.11 examples/poc_focus_stacking.py

• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py

• poc_pv_thermal_survey — py -3.11 examples/poc_pv_thermal_survey.py

• poc_sea_ice_concentration — py -3.11 examples/poc_sea_ice_concentration.py

• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py

• poc_solar_limb_darkening — py -3.11 examples/poc_solar_limb_darkening.py

• poc_vessel_network — py -3.11 examples/poc_vessel_network.py

• poc_white_balance — py -3.11 examples/poc_white_balance.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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)。*

gauss_filter — 2D smoothing op

使い方