xsk2_hog — 2D texture op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "xsk2_hog", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徴量の可視化画像。

`skimage.feature.hog を visualize=True` で呼び、可視化画像側を

返す（特徴ベクトル自体は捨てる）。

a がセル 1 辺のピクセル数（`6 + 2*int(a*3)`、6/8/10/12 の 4 段階）を

振る。方向数は 8、ブロックは 2x2 に固定。b は未使用。出力は最大値で

正規化した勾配方向強度の可視化であり、HOG 特徴ベクトルそのものでは

ない。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_texture_freq 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(texture)

std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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