edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk2_inv_gauss_grad", 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):
▸ xsk2_inv_gauss_grad: 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):
▸ xsk2_inv_gauss_grad: 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.*
역 가우시안 그래디언트 이미지(Active Contour / GAC의 엣지 정지 함수). skimage.segmentation.inverse_gaussian_gradient를 호출한다.
a가 에지 감도 alpha(50 + 150*a, 범위 50~200. 클수록 약한 에지에서도 정지 함수의 값이 내려간다 = 멈추기 쉬워진다)를 바꾼다. b는 사용하지 않는다. 값은 에지에서 작고(0에 가깝고) 평탄부에서 1에 가깝다——geodesic active contour 계열 세그멘테이션에서 에지 정지 항으로 쓰는 것을 상정한 출력이며, 그대로 겉보기 에지 영상으로 쓰면 통상의 에지 검출과는 명암이 반대로 보인다.
가장자리 처리: 가장자리 화소를 복제한다(최근접)(실측. tools/impl2/border_probe.py).
아무것도 찍히지 않은 프레임(실측): 밝기가 균일한 이미지를 넣으면 밝기와 무관하게 모든 화소가 전경(1)이 된다. 조명이 날아갔거나 가려졌거나 피사체가 없는 프레임이 “결함 100%”로 돌아오므로, 상류에서 균일한지 판정해 걸러낼 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.
xsk2_inv_gauss_grad 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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