texture op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_frangi", 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: lines_gauss(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):
▸ sk_frangi: 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):
▸ sk_frangi: 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):
▸ sk_frangi: 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。*
Frangi の管状構造検出フィルタ(vesselness filter)。血管・しわ・川のような細長い管状構造を、Hessian 行列の固有値比から検出する。
HALCON の lines_gauss(Detect lines and their width.)に相当(近似。線の幅や XLD 輪郭は返さず、応答強度の画像のみを返す)。2026-08-30 に a, b を配線した: a はスケール範囲(`sigmas=range(1, 2+round(a*4)) —— 最大 σ を 1〜5 に振る。a=0.5 で旧来の固定範囲 range(1,4) とビット一致)、b は Frangi の blobness 感度 β を 0.15〜0.85 に振る(b=0.5 で skimage 既定の 0.5 と一致し、既定出力は変わらない)。既定で black_ridges=True`(明るい背景上の暗い管を検出する)ため、白い背景に黒い線が乗った画像でないと応答が弱く出る点に注意。
値の比較可能性(実測): 出力をその画像の最大値で正規化している(出力の最大が常に 1.0、入力を定数倍しても出力が変わらない)。したがって画像をまたいで値を比較できない —— 同じ強さの特徴でも、その画像の中で最も強い特徴が何かによって値が変わる。弱い特徴しか無い画像では雑音が 1.0 まで持ち上がる。画像間で比べたいときは、共通の基準で割り直すこと。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
• gallery2d_texture_freq 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。
sk_frangi 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py
• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor
*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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