gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "it_bit_mask", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: bit_mask(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*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):
▸ it_bit_mask: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ it_bit_mask: 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).*
bit_mask: 8비트 이미지를 상수 비트 마스크 round(a*255)와 논리 AND 연산한다. b는 무시된다.
입력을 [0,1]의 2차원 float64로 맞춘 뒤 round(x*255)로 0~255의 8비트 정수로 양자화하고, 상수 마스크 m = round(a*255) & 0xFF(a는 [0,1]로 클립)와 화소마다 비트 AND를 취해, /255로 [0,1]로 되돌린다. a=1이면 마스크 255(양자화 외에는 항등), a=0이면 마스크 0(전부 0), a=0.5이면 128(최상위 비트만 남김 = 0.5 이상인지 아닌지의 2값화와 같다). b는 사용하지 않는다.
반환값은 입력과 같은 형태의 float64이며, 값은 k/255의 이산값. a는 비트패턴으로 작용하므로 단조가 아니다: 0.5(=128)는 최상위 비트, 0.25 부근(=64)은 위에서 2번째 비트만 남기며, 각각 독립된 줄무늬 모양의 계조 평면(bit plane)이 나온다. "상위 n비트를 남긴다"면 a = (256 - 2**(8-n))/255 로 고른다(n=2이면 192/255 ≈ 0.753). 컬러(3차원) 입력은 채널 평균으로 2차원으로떨어뜨린다. 예외 시에는 fail-soft로 입력의 클립판이 반환되고, 대장에 기록된다. 비트 시프트는 it_bit_lshift / it_bit_rshift, 계조 수의 삭감은 it_convert_image_type. 워터마크·스테가노그래피의 분석이나 양자화 잡음의가시화(하위 비트 평면의 추출)에.
• gallery2d_gray_arith 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
it_bit_mask 0.50 0.50
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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