frequency op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "power_ln", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: power_ln(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
복소 이미지 파워 스펙트럼의 대역. 구현은 fft_generic과 동일하며, 입력 이미지에 자체적으로 FFT를 적용한 뒤 진폭의 로그 `log1p(|F|)를 최댓값으로 정규화하여 반환한다(_sh_freq의 fft_power` 분기를 공유). a, b는 사용되지 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `power_ln`（複素画像のパワースペクトルを返す演算、通常は fft_generic 等が出力した複素画像を入力に取る）とは異なり、この実装は複素入力を受け取らず実画像から自前で FFT を計算する簡略近似。fft_generic とは実装上区別がない。
• 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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