typed op• Datenarten: qimage → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_monogenic_orientation", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*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.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_monogenic_orientation: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_monogenic_orientation: other inputs (docs site)
Lokale Orientierung `atan2(R2, R1)` eines monogenen Signals. → (H, W).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Radians in `[0, pi): an orientation is defined modulo pi` (a grating at
10 degrees and one at 190 degrees are the same grating), and the value is
folded into that range rather than left in `(-pi, pi]` where the same
structure would read as two different numbers on either side of a contrast
reversal. `display=True maps it to [0, 1]`.
Continuous, not quantised — the angle is read directly from two filters,
for any angle, where a steerable bank with `K` orientations interpolates
between its `K`. Measured against eight grid-exact grating orientations the
error is at most 3.6e-15 rad, including the obliques. (Whether that
buys anything downstream is a separate question, and the measured answer is
mostly *no* — see :func:riesz_displacement.)
Where it is undefined, and the mask is not the one you expect. The
orientation dies where the *Riesz vector* dies, which is at every
even-symmetric point — local phase 0 or pi, the crest of a bright or dark
line — and the amplitude is at full strength there. Measured on a 45-degree
grating, the worst orientation error over the whole frame is 0.2764 rad, at a
pixel where `|R| = 6.8e-16 and :func:monogenic_amplitude` reads
`1.0000`. So masking on the amplitude does not protect you; mask on
`hypot(q[..., 1], q[..., 2])`, the Riesz magnitude. With that mask the
error over the same eight orientations is at most 3.6e-15 rad.
Where the Riesz vector is exactly zero, `atan2(0, 0) = 0` is returned —
a *value*, not a measurement.
Raises `ValueError`: the input is not a valid quaternion field, or its
`k` component is non-zero; *display* is not a bool.
Typed bridge of the quat op `monogenic_orientation 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.
• 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.
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.
img_to_monogenic 0.50 0.50 tb_monogenic_orientation 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op monogenic_orientation auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• quaternion_monogenic — py -3.11 examples/quaternion_monogenic.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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