smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "mean_curvature_flow", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: mean_curvature_flow(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.*
*출력은 viridis 풍의 의사 컬러(짙은 보라 = 작음, 노랑 = 큼)로 표시한다. 거리·위상·방향·깊이 같은 「양의 장」을 읽기 위해.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ mean_curvature_flow: 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):
▸ mean_curvature_flow: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*컬러 (H,W,3) 입력은 싣지 않았다: 이 op는 색 채널을 세 번째 공간축으로 다룬다(채널을 넘나듦). 채널별로 나눠 호출할 것.*
작은 시그마(0.6)의 가우시안 블러를 반복 적용함으로써 평균 곡률 흐름을 근사한 스무딩. 진짜 평균 곡률 PDE(ops 쪽의 별도 구현이 본래 수행하는 확산 방정식)가 아니라, 계산 비용이 가벼운 반복 블러로 대체한 점이 이 백엔드 고유의 근사 한계이다. HALCON의 mean_curvature_flow(Apply the mean curvature flow to an image.)의 대역이다.
a가 반복 횟수를 1~7회 범위에서 바꾼다(횟수가 많을수록 강하게 매끄러워진다). b는 사용하지 않는다.
가장자리 처리: 가장자리 화소를 중복해 접는다 (d c b a | a b c d, scipy 기본값 reflect)(실측. tools/impl2/border_probe.py).
노브(실측): a는 단계적으로 작용하며 전환점은 a ≈ 0.17、0.33、0.49、0.67、0.83、0.99(간격 0.02 스윕으로 실측).
• gallery2d_smoothing_rank 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.
mean_curvature_flow 0.35 0.50
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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