convol_image — 2D nary op

• 데이터 종류: image × image → image

• 호출: 입력이 2 장인 op 이므로 fullseye.apply 로는 호출할 수 없습니다(그것은 이미지 1 장 모델). g = fullseye.FullseyeGraph(); g.add("out", "convol_image", ["$in1", "$in2"], a=0.5, b=0.5); g.run({"$in1": img1, "$in2": img2}, terminal="out") ($ 로 시작하는 이름이 밖에서 넘기는 입력)

• HALCON 대응: convol_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

2번째 입력을 필터 마스크로 하여 컨볼루션한다. HALCON의 convol_image에 해당한다. ★HALCON과 마찬가지로 상관(마스크를 쓴 그대로 겹침)으로 계산한다 — scipy의 convolve는 마스크를 반전하므로 비대칭 마스크면 영상이 반대 방향으로 어긋난다. 마스크는 절댓값의 총합으로 정규화하고, 가장자리는 reflect. a, b는 사용하지 않는다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(nary)

add_image · sub_image · mult_image · div_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and

*Provenance: imgops_nary.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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