edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_scharr", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: edges_image(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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*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):
▸ sk_scharr: 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).*
Scharr 그래디언트 크기. skimage의 filters.scharr를 그대로 호출하며, 수평/수직 각각의 Scharr 커널(3x3) 응답을 합성한 그래디언트 강도를 반환한다.
HALCON의 edges_image(Extract edges using Deriche, Lanser, Shen, or Canny filters.)에 해당한다(근사. 알고리즘은 다르다). Sobel보다 회전 대칭성(방향에 관계없이 응답이 균일)이 좋다고 알려진 커널. a, b는 사용하지 않는다 —— 스케일이나 임계값의 조정점이 없고, 항상 고정 커널로 한 번에 계산하는 가벼운 에지 검출.
값의 비교 가능성(실측): 출력을 그 이미지 자신의 최댓값으로 정규화한다(출력 최댓값이 항상 1.0이고, 입력을 상수배해도 출력이 바뀌지 않는다). 따라서 이미지 사이에서 값을 비교할 수 없다 —— 같은 세기의 특징이라도 그 이미지에서 가장 강한 특징이 무엇인지에 따라 값이 달라지며, 약한 특징만 있는 이미지에서는 잡음이 1.0까지 올라간다. 이미지 간 비교가 필요하면 공통 기준으로 다시 나눌 것.
아무것도 찍히지 않은 프레임(실측): 밝기가 균일한 이미지를 넣으면 밝기와 무관하게 결과가 비어 있다(모든 화소가 배경 0). 순백이든 순흑이든 같으며, 밝기 자체로는 아무것도 검출하지 않는다.
• 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.
sk_scharr 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 · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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