fullseye
mean_box_wh — 2D smoothing op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "mean_box_wh", 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:
mean_image(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
幅と高さを独立に選ぶ平均（box）フィルタ。HALCON の mean_image（Smooth by averaging.）に相当。
a が窓の幅、b が窓の高さで、各ノブは 1 + 2 * min(7, int(8 * clip(knob, 0, 1))) で
奇数 1, 3, …, 15 に写す（偶数の幅・高さを次の奇数へ切り上げるのと同じ）。境界は常に
reflect。幅と高さが同じなら、同じ窓・reflect の mean_box とビット一致する。
例: _mean_box_wh(np.eye(5), 0.2, 0.4)。
NaN を含む画像では NaN がその画素を参照する平均窓の出力へ伝播する。
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。
mean_box_wh 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
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · bilateral · kuwahara · unsharp · median · min_filter
同カテゴリ(smoothing)
gaussian · mean_box · bilateral · kuwahara · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball
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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.