geometry op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_swirl", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: polar_trans_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
소용돌이 변형(swirl warp). 이미지 중심 주위에서 중심에 가까울수록 더 크게 회전시키는 비선형 기하 변환이다 —— 극좌표 변환을 응용한 왜곡 효과.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の polar_trans_image(Transform an image to polar coordinates)に相当(近似。極座標画像そのものではなく、渦状に歪ませた直交座標画像を返す)。実装は `transform.swirl(v, strength=1+4*a, radius=30) を [0,1]` へ clip したもの —— a は渦の強さを 1〜5 に振る。渦の半径は 30 画素に固定。b は未使用。
• 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
geometry)rotate_img · rescale_img · affine_warp · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor · zoom_image_size
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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