smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xcv3_denoise_tvl1", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
전변동 L1 노이즈 제거(OpenCV `cv2.denoise_TVL1`, Primal-Dual 알고리즘). 에지를 보존하면서 노이즈를 제거하는 전변동 최소화 기반 기법으로, 일반적인 가우시안 평활화보다 에지가 더 선명하게 남는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a は正則化項の重み lambda(0.3+2.7*a で 0.3〜3.0。小さいほど強く平滑化される)、b は反復回数(int(10+40*b)` で 10〜50)を振る。8bit 量子化を経由するため入力の float64 精度は失われる。
• 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_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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