gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk3_integral_image", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
적분 이미지(summed-area table, skimage `transform.integral_image`). 원점에서 각 화소까지의 누적합을 저장한 이미지로, 임의의 직사각형 영역의 합을 단 4개의 점 참조만으로 계산할 수 있게 해 주는, Haar 특징이나 사각형 필터의 고속화에 쓰이는 고전적인 전처리. 최댓값으로 정규화하여 표시용으로 눌러 담았다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b` は未使用。値そのものは単調非減少で、右下に行くほど明るくなる見た目になる(画像としての意味は薄く、内部データ構造の可視化に近い)。
• gallery2d_gray_arith 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_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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