geometry op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xpil_offset", 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):
▸ xpil_offset: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ xpil_offset: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ xpil_offset: 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).*
이미지를 토로이달(순환·wrap-around) 방식으로 이동시킨다. PIL.ImageChops.offset을 호출한다 -- 화면 끝을 벗어난 화소가 반대쪽 끝에 나타나는 순환 이동으로, 일반적인 평행 이동과 달리 이미지 가장자리가 검게 되지 않는다.
a가 가로 방향 시프트량(영상 폭에 대한 비율), b가 세로 방향 시프트량(영상 높이에 대한 비율)을 바꾼다. 내용의 연속성이 무너지므로 타일 모양 텍스처 생성 등에 적합하다.
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.
• 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.
xpil_offset 0.50 0.50
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
geometry)rotate_img · deskew · rescale_img · affine_warp · sk_swirl · mirror_image · transpose_region · rotate_image
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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