xcv_stylization — 2D artistic op

• 데이터 종류: image → image

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

사용법

OpenCV의 stylization(회화풍/카툰풍 비사실적 렌더링).

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

エッジ保存平滑化を使って細部を均しつつ主要な輪郭を残し、平坦な色面と

目立つ輪郭からなるイラスト調の画像を作る(内部で 3ch に変換して処理し、

結果をグレースケールへ戻す)。

`a が空間方向の平滑化範囲 sigma_s` を 20〜120 で振る(大きいほど

広い範囲を均す)。`b が色(輝度)差の許容範囲 sigma_r` を 0.1〜0.5

で振る(大きいほどエッジをまたいで均しやすくなり、平坦化が強まる)。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_color_artistic 패밀리 가이드

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(artistic)

xcv_pencil_sketch · xpil_emboss

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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