artistic op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xcv_stylization", 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):
▸ xcv_stylization: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ xcv_stylization: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ xcv_stylization: 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).*
OpenCV의 stylization(회화풍/카툰풍 비사실적 렌더링).
에지 보존 평활화로 세부를 고르게 하면서 주요 윤곽을 남겨, 평탄한 색면과눈에 띄는 윤곽으로 이루어진 일러스트풍 영상을 만든다(내부에서 3ch로 변환하여 처리하고, 결과를 그레이스케일로 되돌린다).
a가 공간 방향의 평활화 범위 sigma_s를 20~120으로 바꾼다(클수록넓은 범위를 고르게 한다). b가 색(휘도) 차의 허용 범위 sigma_r를 0.1~0.5 로 바꾼다(클수록 에지를 넘어 고르게 하기 쉬워져 평탄화가 강해진다).
정밀도(실측): 내부에서 8 bit(256단계)로 양자화한다(출력이 k/255 격자에 정확히 올라온다). float64로 넘겨도 그 정밀도는 유지되지 않는다 —— 16-bit 카메라의 계조(약 1.5e-5)는 1/255 ≈ 3.9e-3로 반올림되고, 1/255보다 작은 차이만 있는 두 장은 같은 답을 돌려준다. 미세한 농담 차를 재는 용도나 출력을 다시 미분·회귀에 넘기는 용도에서는 양자화 계단이 드러나므로, 8 bit를 거치지 않는 op를 고를 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.
• gallery2d_color_artistic 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.
xcv_stylization 0.50 0.50
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
artistic)xcv_pencil_sketch · xpil_emboss
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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