rank op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "trimmed_mean", 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])
• HALCON 對應:trimmed_mean(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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):
▸ trimmed_mean: 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):
▸ trimmed_mean: other inputs (docs site)
*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*
透過回傳 20 百分位與 80 百分位濾波結果的平均值來近似截尾平均。得到的值接近於排除(最小、最大側)離群值影響的平均值,但須注意,這與真正「對中間 60% 取平均」的截尾平均在計算方法上是不同的近似。是 HALCON 的 `trimmed_mean`(Smooth an image with an arbitrary rank mask.)的替代實作。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用(トリム比率は 20/80
に固定)。
邊界處理:含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d,scipy 預設的 `reflect)(實測。tools/impl2/border_probe.py`)。
旋鈕(實測):`a` 以離散檔位生效,切換點在 a ≈ 0.25、0.49、0.75(以步長 0.02 掃描實測)。
• gallery2d_smoothing_rank 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。
trimmed_mean 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*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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