mean_box — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "mean_box", 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:mean_image(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

mean_box: input → output

*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):

▸ mean_box: knob a sweep (docs site)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ mean_box: knob b sweep (docs site)

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):

▸ mean_box: 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。*

用法

矩形視窗的簡單平均（box）濾波器。相當於 HALCON 的 `mean_image`（Smooth by averaging.）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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)。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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。

mean_box 0.35 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`smoothing`)

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

*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)。*

mean_box — 2D smoothing op

用法