edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk2_inv_gauss_grad", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
역 가우시안 그래디언트 이미지(Active Contour / GAC의 엣지 정지 함수). `skimage.segmentation.inverse_gaussian_gradient`를 호출한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a がエッジ感度 alpha（`50 + 150*a`、範囲 50〜200。大きいほど弱いエッジでも停止関数の値が下がる＝止まりやすくなる）を振る。b は未使用。値はエッジで小さく（0 に近く）平坦部で 1 に近い——geodesic activecontour 系のセグメンテーションでエッジ停止項として使うことを想定した出力で、そのまま見た目のエッジ画像として使うと通常のエッジ検出とは明暗が逆に見える。
• 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_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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