smoothing op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "gauss_image", 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:gauss_image(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):
▸ gauss_image: 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):
▸ gauss_image: other inputs (docs site)
*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*
實作與 `gauss_filter 完全相同(同一個 kind: "gauss" 分支,sigma 為 0.3+2.7*a 的高斯模糊)。在 HALCON 中,gauss_filter(離散近似)與 gauss_image(頻域/連續高斯)是不同的運算子,但此替代實作不加區分,指向同一函數。是 HALCON 的 gauss_image`(Smooth an image using discrete Gaussian functions.)的替代實作。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`a がシグマを 0.3〜3.0 の範囲で振る。b` は未使用。
邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 `reflect)（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。
gauss_image 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
• poc_colocalization_crosstalk — py -3.11 examples/poc_colocalization_crosstalk.py
• poc_moire_screen — py -3.11 examples/poc_moire_screen.py
• poc_prnu_camera_fingerprint — py -3.11 examples/poc_prnu_camera_fingerprint.py
• poc_weld_radiograph_porosity — py -3.11 examples/poc_weld_radiograph_porosity.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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