edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "edge_transition_width", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ edge_transition_width: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ edge_transition_width: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ edge_transition_width: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
에지 천이 폭(= 그 위치의 실효 PSF 퍼짐)을 화소 단위로 측정한다.
a가 측정 창의 한 변의 길이를 3,5,7,9(_k(a))로 바꾼다. b가 진폭과 기울기의 추정량을
고른다: b <= 0.5는 창 안의 최대 − 최소(단순·예리하지만 이상치에 약하다), b > 0.5는 분위수이며, b를 올릴수록 분위가 90/10에서 60/40 쪽으로 옮겨 가잡음에 둔해진다(그만큼 계단도 둥글어진다 = 트레이드오프다).
폭 ≒ 국소 진폭 ÷ 국소 최대 기울기. 계단이 1화소 안에 올라서면 폭은 1 부근, 흐려져 5화소에 걸쳐 올라서면 5 부근이 된다. 블러를 만드는 simulate_defocus 와 짝을 이루며, 이쪽은 재는 쪽이다. 초점 판정·모션 블러 양·해상 한계· 문자가 읽을 수 있는 크기인지의 판정에 쓸 수 있다.
창이 전이보다 좁으면 과소평가된다(창 안에 진폭 전부가 들어가지 않기 때문). 출력이 0.7을 넘으면 a를 올려 다시 재는 것이 실용 규칙이다.
정규화는 영상마다가 아니다(창의 한 변이라는 상수로 나눌 뿐)이므로 값은 영상 간에 비교할 수 있다. 출력 1.0은 "전이 폭이 창과 같음 = 창보다 넓을 수도 있어 다 재지 못했다" 는 의미이며, a를 올려 다시 재라는 신호다. 평탄부나 에지가 없는 곳은 0.
★빈 프레임에서는 전부 0을 반환한다("에지가 없다"). 하한을 영상 자신의 진폭에 대한 상대량만으로 두면, 균일한 영상에서는 기준까지 반올림 부스러기가 되어 부스러기끼리의 비가 구조로 둔갑한다 —— 실측에서 0.5 단색에 1e-12의 잡음을 얹었을 뿐인 영상이 폭 3.49(= 창의 절반)를 반환했다. 진폭 자체가 절대 하한 1e-6에 미치지 않는 영상에는 에지가 없다고 단언한다. 가장자리 처리는 scipy.ndimage의 기본값 reflect. 내부에서 8 bit로 떨어뜨리는 처리는 없다.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
edge_transition_width 0.40 0.50
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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