texture op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk_sato", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
Sato tubeness 필터. sigma=1,2,3의 3단계 스케일로 `skimage.filters.sato를 적용하여 관 형태 구조(혈관 등)를 강조한다. Hessian 행렬의 고유값 비로부터 선형/관형다움을 계산하는 점은 xsk_meijering`과 같은 계열이지만, 응답 가중치가 다르며 분기점에서는 Meijering만큼 강하게 반응하지 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b は未使用(sigma は固定)。出力は _norm` で正規化した符号なし
強度画像。
• gallery2d_texture_freq 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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