rank op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xpil_mode_filter", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
최빈값 필터. `PIL.ImageFilter.ModeFilter`로 창 내에서 가장 자주 나타나는 화소값으로 치환한다(중앙값이 아니라 최빈값을 취한다는 점이 중앙값 필터와 다르다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a が窓サイズを 3/5/7/9 の 4 段階（`3 + 2*int(a*3)`）で振る。b は未使用。単色の塗りつぶし領域が多い画像（ラベル画像・漫画調画像）のノイズ除去に向き、階調が滑らかな自然画像では効果が薄い。
• gallery2d_smoothing_rank 패밀리 가이드
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
xpil_mode_filter 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
rank)median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.