smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "kuwahara", 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. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ kuwahara: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ kuwahara: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
Kuwahara 필터(1976). 서로 겹치는 네 개의 창 중 분산이 가장 작은 창의 평균을 출력하는 경계 보존 평활화.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
油絵調の見た目にも使われる。
各画素について、その画素を角に含む (r+1) x (r+1) の窓を 4 つ(左上・右上・左下・右下。隣り合う窓は中心の行と列を共有して重なる)とり、分散がいちばん小さい窓の平均を出力する。縁をまたぐ窓は分散が大きいので選ばれず、画素は縁の「自分と同じ側」の窓の平均になる。だから平坦部は均され、段差は鈍らない(gaussian は段差をなだらかにしてしまう)。
a が窓の半径 r = 1 + floor(9a + 0.5)(1〜10、窓の一辺は r+1)を振る。大きいほど均す範囲が広がり、細い構造は消える。b は未使用。
計算量は O(N): 窓の和と二乗和を軸ごとの累積和で求めるので、半径に依存しない(分散は E[x^2] - E[x]^2、全体の平均を引いてから計算して桁落ちを抑える)。分散の同点は、小数 10 桁に丸めた値で比べ、宣言順(左上・右上・左下・右下)で決める。
端の扱い: 端の画素を複製する(最近傍)。端の画素の窓は、画像の外を端の値で埋めて作る。
適用条件: (1) 4 象限の方向は軸に揃っているので、斜めの縁では選ばれた窓が縁に沿わず、角の丸まりや「ブロック状」の模様が出る(一般化 Kuwahara はこれを直す)。
(2) 半径が大きいと細い線は消える。(3) 出力は入力の局所平均だけから作るので、値域は
入力の外に出ない。
• 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.
kuwahara 0.35 0.50
• 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
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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