fullseye
xsp_morph_laplace — 2D edges op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "xsp_morph_laplace", 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。
出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
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):
カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。
使い方
形態学的ラプラシアン（scipy.ndimage.morphological_laplace）によるエッジ強調。
a は構造要素のサイズを 3, 5, 7, 9 に振る（size = 3 + 2*int(a*3)）。b は未使用。グレースケール膨張と収縮の差の差というべき演算で、通常の（線形）ラプラシアンよりノイズに敏感な代わりに輪郭を鋭く拾う。符号付きの結果を signed01 で [0,1] に写像するので 0.5 が無変化（ゼロ交差）にあたる。
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。
xsp_morph_laplace 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 · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
同カテゴリ(edges)
sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
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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