tb_derivate_funct_1d — 2D `typed` op

• データ種: signal → signal

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_derivate_funct_1d", 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)

tb_derivate_funct_1d: input → output

*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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ tb_derivate_funct_1d: stages (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):

▸ tb_derivate_funct_1d: other inputs (docs site)

使い方

First derivative by central differences (HALCON `derivate_funct_1d`).

Units are y per sample (the x-grid is the index): for a physical signal

sampled every `dt seconds, divide the result by dt`. Interior points

use the second-order central difference; the two boundary points use one-sided

differences (`numpy.gradient`).

:param y: 1-D function, at least 2 samples (a derivative needs a neighbour).

:returns: float64 array of the same length.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or fewer than 2 samples.

Typed bridge of the 1d op `derivate_funct_1d into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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。

img_to_signal 0.50 0.50
tb_derivate_funct_1d 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

次の例は元の台帳 op derivate_funct_1d を呼ぶもの。この橋渡し op は同じ実装を fn(v, a, b) 規約に合わせただけなので、挙動はそのまま当てはまる(呼び出し形だけ違う)。

• poc_tree_ring_dendro — py -3.11 examples/poc_tree_ring_dendro.py

• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py

• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py

型が繋がる次の op(`signal` を入力に取れる)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_funct_1d

同カテゴリ(`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*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)。*

tb_derivate_funct_1d — 2D typed op

使い方