fullseye
bilateral — 2D smoothing op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "bilateral", 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) - HALCON 相当:
bilateral_filter(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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
エッジ保存平滑化（bilateral filter）。HALCON の bilateral_filter（bilateral filtering of an image.）に相当。
a が空間方向の広がり σ_s = 1.0 + 3.0a を、b が明るさ方向の許容差 σ_r = 0.05 + 0.4b を振る。近傍窓は半径 r=2（5×5）固定で a では変わらない。近傍の重みは exp(-距離²/2σ_s²) × exp(-明度差²/2σ_r²) の積で、明度差が大きい（=エッジをまたぐ）画素は重みが小さくなるため、平滑化しつつ輪郭を保てる。窓内を Python の二重ループで回すため他の平滑化 op より遅い。
端の扱い: 端の画素を複製する(最近傍)(2026-09-16 に実測して記録)。
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。
bilateral 0.35 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_smoothing_rank —
py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py - quickstart —
py -3.11 examples/quickstart.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · unsharp · median · min_filter · max_filter · percentile
同カテゴリ(smoothing)
gaussian · mean_box · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
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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