texture op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tf_rank_transform", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ tf_rank_transform: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ tf_rank_transform: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
rank_transform:每個像素在其鄰域中的局部等級(rank)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
Each pixel's value is the fraction of neighbours in a `(2r+1)x(2r+1)` window
that it strictly exceeds (`r = 1 + round(a*2); b` unused), i.e. its
ordinal rank normalized to [0,1]. Like the census transform it depends only on
pixel ordering, so it is invariant to a global gain: multiplying the image by
any positive constant leaves every rank unchanged (robust to illumination gain
for stereo/texture).
邊界處理:不重複端點的鏡像折返 (d c b | a b c d,OpenCV 的 `BORDER_REFLECT_101)(實測。tools/impl2/border_probe.py`)。
數值可比性(實測):輸出以該影像自身的最大值正規化(輸出最大值恆為 1.0,輸入整體縮放不改變輸出)。因此不能跨影像比較數值——同樣強度的特徵會因該影像中最強特徵的不同而取不同的值;在只有弱特徵的影像中,雜訊會被抬升到 1.0。要跨影像比較,請以統一基準重新縮放。
空影格(實測):輸入亮度均勻的影像時,無論亮度為何,結果都為空(全部像素為背景 0)。純白與純黑表現相同;僅憑亮度偵測不到任何東西。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。
tf_rank_transform 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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