aug_vignette — 2D `augmentation` op

• 데이터 종류: image → image

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

사용법

자연스러운 cos^4 감쇠 법칙을 따르는 방사형 렌즈 비네팅(vignetting). `r을 이미지 중심으로부터의 정규화된 거리, R = 0.35 + 1.15*b를 감쇠 반경이라 하면, 투과율은 cos(atan(r/R))^4 = 1/(1 + (r/R)^2)^2 — 즉 교과서적인 cos^4 법칙이다. a는 이를 혼합한다: out = v * (1 - a + a*falloff)`, 따라서 a=0이면 아무 효과가 없고 a=1이면 완전한 비네팅이 된다. 중심부는 항상 가장 밝게 유지되며, 효과는 엄격히 어둡게 하는 것뿐이고 절대 증폭하지 않는다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_color_artistic 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`augmentation`)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks · aug_cutout

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

aug_vignette — 2D augmentation op

사용법