smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsp_savgol", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
Savitzky-Golay 필터로 이미지를 평활화한다(열 방향 -> 행 방향 순서로 1차원 적용).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a は窓幅を 5, 7, 9, 11, 13 の奇数に振る（w = 5 + 2*int(a*4)`）。
多項式次数は 2 に固定。`b` は未使用。窓内に 2 次多項式を最小二乗
フィットして中心値を置き換える手法なので、単純な移動平均よりピークの
高さや勾配を保ったまま平滑化できる。窓幅が画像サイズに対して大きすぎると
境界の処理（`scipy` の既定の外挿）の影響が強く出る。
• 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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