typed op• 데이터 종류: signal → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_lowpass", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
버터워스 저역통과 필터(scipy, 제로 위상 filtfilt). *cutoff*는 반드시 `(0, rate/2)` 범위 안에 있어야 하며, 나이퀴스트(Nyquist) 범위를 벗어난 cutoff는 신호를 그대로 통과시키는 대신 예외를 발생시킨다. 제로 위상 filtfilt를 적용하기에 신호가 너무 짧은 경우도 (메시지에 정확한 최소 길이를 명시하며) 예외를 발생시키며, 조용히 미필터링 상태로 반환되지 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Typed bridge of the 1d op `lowpass into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives order (default 4); b` is unused.
• 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.
• (아직 없음)
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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