bridge op• 데이터 종류: image → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_projection_profile", 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):
▸ img_to_projection_profile: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ img_to_projection_profile: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ img_to_projection_profile: 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).*
영상을 1개 방향으로 눌러 얻은 사영 프로파일을 1-D signal로 만든다 — 판면 분석의 기본량.
img_to_signal이 “1개의 행/열을 그대로 읽는” 데 비해, 이쪽은 모든 행(모든 열)을묶어 1줄로 합친다. 문자열의 끊김·괘선·띠의 경계는 1개의 주사선에서는 잡음에묻히지만, 눌러 합치면 골로 솟아오른다.
• b → 방향. b < 0.5이면 세로로 눌러 길이 W(열마다의 대표값. 가로로 늘어선 글자의끊김이 골이 된다), b >= 0.5이면 가로로 눌러 길이 H(행마다. 행간이 골이 된다). img_to_signal과 마찬가지로 b가 방향을 정하지만, a의 의미는 다르다.
• a → 위쪽 트림 비율. 누르는 축의 값을 큰 순서로 늘어놓고, 상위 m = max(1, round((1-a) * N))개만 평균한다. a=0은 그냥 평균 사영 (고전적인 projection profile 그 자체), a=1은 최댓값 사영(MIP), 그 사이는 “이상값만 남기고 고르게 하는” 연속적인 절충이 된다.
• 반환값: 1-D float64. 정규화하지 않는다(값 범위는 입력 그대로. [0,1]의 영상이면 [0,1]). 길이는 방향으로 정해진다(W 또는 H). 빈 프레임은 일정한 값의 열이 된다.
왜 손잡이가 트림 비율인가: 평균 사영은 잡음에 강하지만, 가는 선 1개가 배경에 희석되어사라진다. 최댓값 사영은 가는 선을 남기지만, 휘점 1개로 열 전체가 들린다. 어느 쪽을 골라도잃는 것이 있으므로, 얼마나 버릴지를 손잡이로 삼아 거래를 명시했다. a를 올리면가는 구조가 남고, 내리면 잡음이 고르게 된다 ―― 단조이며, 양 끝이 고전적인 2가지 사영과 일치한다.
어두운 글자는 앞단에서 반전을. 이 op는 큰 쪽을 남기므로, 흰 바탕에 검은 글자 그대로 넘기면트림이 배경을 줍는다. invert(대장)를 끼우면 a가 “글자가 짙은 곳”을 남긴다.
선행 연구와 대응: 평균 사영은 문서 해석의 고전 그 자체(Postl 1986 / Baird 1987이 기울기추정에 쓴 양)이며, HALCON에서는 gray_projections(수평·수직의 농담 사영)에해당한다 —— 대응표에서 covered: false였던 op를 이것이 메운다. 상위 트림으로최댓값 사영 쪽으로 연속적으로 다가가는 계열은, 형광 현미경의 시간 프레임 융합에서 쓰이는 분위점 사영(위쪽 75 % 점을 취한다)과 같은 발상이지만, 이쪽은 상위 m개의 평균 이므로 양 끝이 엄밀하게 평균 사영과 최댓값 사영에 일치하고, 그 사이가 단조가 된다.
쓰임새: 행 잘라내기(가로로 눌러 골을 찾는다), 글자 잘라내기(세로로 누른다), 괘선 검출, 띠의 경계, deskew가 내부에서 쓰는 판정량의 시각화. 하류는 1-D 함수 계열(tb_smooth_funct_1d_gauss / tb_local_min_funct_1d / tb_derivate_funct_1d).
• 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.
img_to_projection_profile 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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