frequency op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xwt_mra_component", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
다중해상도 분석(MRA, `pywt.mra2)의 한 단계에 해당하는 상세 성분. db2`로 3단계 MRA 분해를 수행하면 각 단계의 수평/수직/대각 성분이 원본 이미지와 동일한 해상도의 이미지로 얻어진다(일반적인 웨이블릿 분해와 달리 축소되지 않는다). 여기서는 그중 한 단계를 선택하여 수평+수직+대각을 합산한 합성 디테일 이미지를 min-max 정규화하여 반환한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a はどの段を見るか(1〜3 段目、min(3,1+int(a*3))。近似成分[0 段目]は選ばれない)を振る。b` は未使用。段が大きいほど粗いスケールのディテールになる。
• 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
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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