smoothing op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", 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_curvature_flow(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*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。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ mean_curvature_flow: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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_curvature_flow: 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。*
透過反覆套用小 sigma(0.6)的高斯模糊來近似平均曲率流的平滑處理。它並非真正的平均曲率 PDE(`ops 端的另一個實作本應求解的擴散方程式),而是以計算成本較低的反覆模糊來替代 —— 這是此後端特有的近似侷限。是 HALCON 的 mean_curvature_flow`(Apply the mean curvature flow to an image.)的替代實作。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`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。
邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 `reflect)（實測。tools/impl2/border_probe.py`）。
旋鈕（實測）：`a` 以離散檔位生效，切換點在 a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99（以步長 0.02 掃描實測）。
• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南
• 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。
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_curvature_flow 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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