smoothing op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "mean_box", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: mean_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ mean_box: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ mean_box: knob b sweep (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ mean_box: other inputs (docs site)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Einfacher Mittelwert-(Box-)Filter über ein rechteckiges Fenster. Entspricht HALCONs `mean_image` (Smooth by averaging.).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が窓の一辺を 3,5,7,9 の4段階(_k(a)、a を4分割して丸める)に切り替える。b が**端の扱い**を選ぶ: b <= 0.5 で reflect(端画素を複製して折り返す。scipy の既定で、2026-09-17 までの挙動)、以降 nearest / constant(0 で埋める)/ wrap(反対側から巻き取る)。★**窓が 3 のときは reflect と nearest` が原理的に一致する**(はみ出しが 1 画素なので複製先が同じ)—— 端の扱いを変えたのに結果が動かないときは、まず窓の大きさを疑うこと(窓 9 では 3 通りとも変わる)。ガウシアンより計算は軽いがリンギングが出やすく、エッジがぼやける。
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`)(2026-09-16 に実測して記録)。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
mean_box 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter · percentile
smoothing)gaussian · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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