rank op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "median_weighted", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: median_weighted (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ median_weighted: 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):
▸ median_weighted: other inputs (docs site)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Ein Medianfilter (median filter). Die Implementierung teilt sich den `median-Zweig von _sh_rank` mit eliminate_min_max/median_image; es erfolgt keine Gewichtung nach Maskenform (Kreis, Achteck usw.), sondern es wird schlicht der Median eines quadratischen Fensters zurückgegeben. a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein, b wird nicht verwendet.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の `median_weighted`(円・矩形・八角形など複数のマスクで重み付き中央値フィルタを行う演算)の代役だが、実装は重みなしの通常の中央値フィルタで、マスク形状の違いは再現しない。
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 ≈ 0.25、0.49、0.75 (gemessen mit Schrittweite 0.02).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_smoothing_rank
• 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.
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.
median_weighted 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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