frequency op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "fft_image_inv", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: fft_image_inv(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
入力画像をそのまま周波数領域の配列とみなして逆 FFT を掛け、実部を
`signed01` で [0,1] に写す(0.5 がゼロ)。本来 HALCON の
`fft_image_inv`(Compute the inverse fast Fourier transform of an
image.)は `fft_image` が作った複素スペクトル(実部・虚部の組)を戻す
演算だが、この代役はグレー画像 1 枚しか扱えないパイプライン契約のため、
画素値をそのまま(虚部 0 の)複素配列として逆変換する近似になっている
(`fft_image` の出力をそのまま渡しても意味的な往復にはならない点に注意)。
`a, b` は未使用。
• gallery2d_texture_freq 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.
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
frequency)lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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