diff_of_gauss — 2D edges op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "diff_of_gauss", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

HALCON-Äquivalent: diff_of_gauss (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

diff_of_gauss: input → output

*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):

diff_of_gauss: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

diff_of_gauss: knob b sweep (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

diff_of_gauss: other inputs (docs site)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Bandpass-Kanten-/Blob-Erkennung mittels DoG (Difference of Gaussians; die Differenz von mit zwei unterschiedlichen Sigma-Werten weichgezeichneten Bildern). Ein klassisches Verfahren, bekannt als schnelle Näherung von LoG. Entspricht HALCONs `diff_of_gauss` (Approximate the LoG operator (Laplace of Gaussian).).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a が狭い側のシグマ(0.5〜2.5)、b` が広い側のシグマ(1〜5)を振る ―― 両方

が使われ、`b` の方を大きくとることで帯域幅が決まる。応答は絶対値を取って

から正規化しているため符号情報は失われる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

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.

diff_of_gauss 0.40 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_edgespy -3.11 examples/gallery2d_edges.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (edges)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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