geometry op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_swirl", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: polar_trans_image (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):
▸ sk_swirl: 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):
▸ sk_swirl: other inputs (docs site)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Wirbelverzerrung (swirl warp). Eine nichtlineare geometrische Transformation, die einen Punkt umso stärker um das Bildzentrum dreht, je näher er am Zentrum liegt -- ein auf Polarkoordinatentransformation basierender Verzerrungseffekt.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の polar_trans_image(Transform an image to polar coordinates)に相当(近似。極座標画像そのものではなく、渦状に歪ませた直交座標画像を返す)。実装は `transform.swirl(v, strength=1+4*a, radius=30) を [0,1]` へ clip したもの —— a は渦の強さを 1〜5 に振る。渦の半径は 30 画素に固定。b は未使用。
Randbehandlung: ohne Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b | a b c d — OpenCVs `BORDER_REFLECT_101) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py`).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry
• 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.
sk_swirl 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
geometry)rotate_img · deskew · rescale_img · affine_warp · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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