edges op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "xsk2_inv_gauss_grad", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ xsk2_inv_gauss_grad: knob a sweep (docs site)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ xsk2_inv_gauss_grad: other inputs (docs site)
*未展示彩色 (H,W,3) 输入: 此算子把颜色通道当作第三个空间轴(跨通道)。请按通道分别调用。*
逆高斯梯度图像（用于主动轮廓 / GAC 的边缘停止函数）。调用`skimage.segmentation.inverse_gaussian_gradient`。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
a がエッジ感度 alpha（`50 + 150*a`、範囲 50〜200。大きいほど弱いエッジでも停止関数の値が下がる＝止まりやすくなる）を振る。b は未使用。値はエッジで小さく（0 に近く）平坦部で 1 に近い——geodesic activecontour 系のセグメンテーションでエッジ停止項として使うことを想定した出力で、そのまま見た目のエッジ画像として使うと通常のエッジ検出とは明暗が逆に見える。
边界处理：复制边缘像素（最近邻）（实测。tools/impl2/border_probe.py）。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，全部像素都成为前景（1）。过曝、被遮挡或没有被摄物的帧会被报为「缺陷 100%」，因此应在上游判定是否均匀并加以剔除。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
xsk2_inv_gauss_grad 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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