fft_image — 2D `frequency` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "fft_image", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: fft_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

fft_image: 入力 → 出力

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

사용법

2차원 FFT의 파워 스펙트럼을 `log1p(|F|)로 압축하고 정규화한 이미지. 저주파(직류) 성분이 중심에 오도록 fftshift가 적용되어 있다. 주기적인 노이즈나 텍스처의 공간 주파수를 시각화하는 데 사용한다. HALCON의 fft_image`(Compute the fast Fourier transform of an image.)에 해당한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`a, b` は未使用 ―― 画像全体に対するグローバルな FFT で、窓関数や

帯域選択のような調整点は無い。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_texture_freq 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

fft_image 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

• poc_moire_screen — py -3.11 examples/poc_moire_screen.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`frequency`)

lowpass · highpass · sk_butterworth · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image · bandpass_image

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

fft_image — 2D frequency op

사용법