frequency op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "bandpass_image", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: bandpass_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
주파수 영역에서 지정한 대역만 통과시키는 밴드패스 필터(저주파와 고주파를 차단), 역FFT로 실공간으로 되돌린다. `highpass_image와 마찬가지로 평균이 0인 부호 있는 응답이므로 signed01로 [0,1]에 매핑한다. HALCON의 bandpass_image`(Edge extraction using bandpass filters.)에 해당한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が下限カットオフ、b` が上限カットオフを振る。両方が使われる。
帯域(`b` 側の上限)を下限より下に設定すると通過域が空になり出力はほぼ
0.5(ゼロ)一色になる。
• gallery2d_texture_freq 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.
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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