smoothing op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", 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_curvature_flow(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
*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。*
*出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ mean_curvature_flow: knob a sweep (docs site)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
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_curvature_flow: 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。*
小さなシグマ(0.6)のガウシアンぼかしを繰り返し適用することで平均曲率流を
近似したスムージング。真の平均曲率 PDE(`ops` 側の別実装が本来やる
拡散方程式)ではなく、反復ぼかしという計算コストの軽い代用になっている点が
このバックエンド固有の近似の限界。HALCON の `mean_curvature_flow`
（Apply the mean curvature flow to an image.）の代役。
`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。
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)(実測。tools/impl2/border_probe.py`)。
つまみ(実測): `a` は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。
• gallery2d_smoothing_rank ファミリ ガイド
• 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。
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_curvature_flow 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image を入力に取れる)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 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)。*
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