tb_smooth_funct_1d_gauss — 2D typed op

• 데이터 종류: signal → signal

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_smooth_funct_1d_gauss", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

1차원 함수에 대한 가우시안 평활화(HALCON `smooth_funct_1d_gauss`).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Convolves *y* with a Gaussian of standard deviation *sigma* (in samples),

`reflect` boundary handling (scipy default). The DC level is preserved;

zero-mean noise variance shrinks by roughly `1 / (2 * sigma * sqrt(pi))`.

:param y: 1-D function, at least 1 sample.

:param sigma: Gaussian standard deviation in samples; must be finite and > 0.

:returns: smoothed float64 array, same length as *y*.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, or `sigma <= 0`.

Typed bridge of the 1d op `smooth_funct_1d_gauss into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives sigma (default 1); b` is unused.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(signal 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_funct_1d

같은 카테고리(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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