fullseye
edge_transition_width — 2D edges op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "edge_transition_width", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
エッジの遷移幅(= その場の実効 PSF の広がり)を画素単位で測る。
a が測定窓の一辺を 3,5,7,9(_k(a))に振る。b が振幅と勾配の推定量を
選ぶ: b <= 0.5 は窓内の最大 − 最小(素直・鋭いが外れ値に弱い)、
b > 0.5 は分位点で、b を上げるほど分位が 90/10 から 60/40 へ寄って
雑音に鈍くなる(そのぶん段差も丸まる = 取引になっている)。
幅 ≒ 局所の振幅 ÷ 局所の最大勾配。段差が 1 画素で立ち上がれば幅は 1 付近、
ぼけて 5 画素かけて立ち上がれば 5 付近になる。ぼけを作る simulate_defocus
の対で、こちらは測る側。合焦判定・モーションブラー量・解像限界・
文字が読める大きさかの判定に使える。
窓が遷移より狭いと過小評価になる(窓の中に振幅の全部が入らないため)。
出力が 0.7 を超えたら a を上げて測り直すのが実用則。
正規化は画像ごとではない(窓の一辺という定数で割るだけ)ので、
値は画像間で比較できる。出力 1.0 は「遷移幅が窓と同じ = 窓より広いかもしれず測り切れていない」
の意味で、a を上げて測り直す合図。平坦部やエッジの無い場所は 0。
★空フレームでは全 0 を返す(「端が無い」)。床を画像自身の振幅に対する相対量
だけで置くと、一様な画像では基準まで丸め屑になり、屑どうしの比が構造に化ける ——
実測で 0.5 一色に 1e-12 の雑音を乗せただけの画像が幅 3.49(= 窓の半分)を返した。
振幅そのものが絶対床 1e-6 に届かない画像には端が無いと言い切る。
端の扱いは scipy.ndimage の既定 reflect。内部で 8 bit に落とす処理は無い。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
- アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
edge_transition_width 0.40 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_edges —
py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
同カテゴリ(edges)
sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · xdog · grad_dir · log · corner_response
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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