mean_curvature_flow — 2D smoothing op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

HALCON-Äquivalent: mean_curvature_flow (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

mean_curvature_flow: input → output

*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.*

*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

mean_curvature_flow: knob a sweep (docs site)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

mean_curvature_flow: other inputs (docs site)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Glättung, die den mittleren Krümmungsfluss durch wiederholtes Anwenden einer Gauß-Weichzeichnung mit kleinem Sigma (0,6) annähert. Statt der echten PDE des mittleren Krümmungsflusses (der Diffusionsgleichung, die eine separate Implementierung auf der `ops-Seite eigentlich ausführt) wird iteratives Weichzeichnen als rechnerisch günstiger Ersatz verwendet -- eine für dieses Backend spezifische Grenze der Näherung. Ein Ersatz für HALCONs mean_curvature_flow` (Apply the mean curvature flow to an image.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a` が反復回数を 1〜7 回の範囲で振る(回数が多いほど強く滑らかになる)。

`b` は未使用。

Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard `reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py`).

Regler (gemessen): `a` wirkt stufenweise; die Umschaltpunkte liegen bei a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99 (gemessen mit Schrittweite 0.02).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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_curvature_flow 0.35 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (smoothing)

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


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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