typed op• 데이터 종류: cimage → image
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_cx_phase", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 cimage를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
`cx의 래핑된 위상 -> 실수 (H, W)` float64.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`display=True (default) maps the wrapped phase angle(cx)` in
`(-pi, pi] to [0, 1]` for viewing, with 0.5 at zero phase
(`(angle + pi) / (2*pi): -pi -> 0, 0 -> 0.5, +pi -> 1`).
`display=False returns the **raw wrapped radians** in (-pi, pi]` — the
quantity :func:cx_from_mag_phase and :func:phase_unwrap consume. Note the
default output is *wrapped* and *display-scaled*; :func:phase_unwrap returns
raw, continuous, un-scaled radians instead.
Typed bridge of the 2d op `cx_phase into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 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.
• (아직 없음)
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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