rank op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "rank_image", 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: rank_image(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。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ rank_image: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ rank_image: knob b sweep (docs site)
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):
▸ rank_image: 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。*
窓内の画素値を昇順に並べて指定パーセンタイル位置の値を返す汎用ランク
フィルタ(`ndimage.percentile_filter`)。パーセンタイル 0 で収縮相当、
100 で膨張相当、50 でメディアン相当になる連続的な一般化。HALCON の
`rank_image`（Compute a rank filter with arbitrary masks.）に相当
(HALCON は任意形状マスクを取れるが、ここでは正方形マスクに固定)。
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で、b` がパーセンタイルを 5〜95% の
範囲で振る。両方が使われる。
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)(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 ≈ 0.25、0.49、0.75(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。
rank_image 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py
image を入力に取れる)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. 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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