frequency op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_butterworth", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
Butterworth 필터(주파수 영역). 이미지를 FFT한 뒤, 지정한 컷오프 주파수보다 높은 성분만 통과시키는 고역통과 필터로 동작한다(기본값 `high_pass=True`인 채로 호출). 윤곽과 텍스처의 고주파 성분을 강조한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は `filters.butterworth(v, cutoff_frequency_ratio=0.05+0.3*a) を [0,1]` に clip しただけ —— a はカットオフ比を 0.05〜0.35 に振る(小さいほど低周波まで削られ、応答が強く/広く出る)。b は未使用。ハイパスなので低コントラストな平坦領域は 0 付近に落ち、直流成分(平均輝度)の情報は失われる。
• 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 · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image · bandpass_image
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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