typed op• Datenarten: signal → signal
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_smooth_funct_1d_mean", 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.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: knob b sweep (docs site)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_smooth_funct_1d_mean: other inputs (docs site)
Iterierte gleitende Mittelwertglättung (HALCON `smooth_funct_1d_mean`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Applies a length-*size* uniform (box) filter *iterations* times with
`nearest` (edge-replicating) boundary handling. Repeated box filtering
approaches a Gaussian (central limit theorem).
:param y: 1-D function, at least 1 sample.
:param size: window length in samples; truncated to int, must be >= 1.
Even sizes are accepted but shift the window origin by half a sample
(scipy's origin convention) — prefer odd sizes for a symmetric window.
:param iterations: number of passes; truncated to int, must be >= 0.
`iterations=0` returns the (float64-coerced) input unchanged.
:returns: smoothed float64 array, same length as *y*.
:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, `size < 1`,
or `iterations < 0`.
Typed bridge of the 1d op `smooth_funct_1d_mean into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives size (default 3) and b drives iterations` (default 1).
• 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_signal 0.50 0.50 tb_smooth_funct_1d_mean 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op smooth_funct_1d_mean auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• poc_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
signal als Eingabe)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_funct_1d
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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