macro op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "macro_denoise", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
진화 탐색(`evolve.py / robust.py)이 발견한 고정 파이프라인: bilateral(a=0.10,b=0.76) → bilateral(a=0.12,b=0.27) → bilateral(a=0.73,b=0.11)`(기존 op의 양방향 필터를 강도가 다른 파라미터로 3단 연결한 것).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b は凍結済みで未使用 —— このパイプライン自体が進化で選ばれた1 つの固定構成である。denoise 課題（PSNR）でロック済みホールドアウト26.28dB、手作りベースライン 22.83dB を上回る（train/holdout/locked_holdoutのどれで測っても手作りベースラインに勝っている）。HALCON に対応する単一オペレータは無い（halcon=""`）。
• gallery2d_physics_alife_3d 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_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
macro)macro_edge · macro_binarize · macro_vol_denoise
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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