smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_rolling_ball", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
롤링볼(rolling ball)법에 의한 배경 차감. 이미지의 밝기를 지형으로 간주하여, 지정한 반지름의 공을 그 아래에서 굴려 얻어지는 포락면을 배경으로 추정하고 원본 이미지에서 빼는 방식이다 —— 조명 불균일(완만한 밝기 구배)의 제거에 사용한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `v - restoration.rolling_ball(v, radius=5+int(a*20)) を [0,1]` へ clip したもの —— a は球の半径を 5〜25 に振る(大きいほど緩やかな照明ムラしか背景とみなさず、細かい構造は残る)。b は未使用。
• gallery2d_smoothing_rank 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_nlm · sk_tv_bregman
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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