mean_box — 2D `smoothing` op

• データ種: image → image

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

mean_box: 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):

▸ mean_box: 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):

▸ mean_box: 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):

▸ mean_box: 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

矩形窓の単純平均（box）フィルタ。HALCON の `mean_image`（Smooth by averaging.）に相当。

`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)。

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。

mean_box 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

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`smoothing`)

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

*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)。*

mean_box — 2D smoothing op

使い方