aug_jpeg_blocks — 2D augmentation op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "aug_jpeg_blocks", 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.

JPEG blocking / ringing artefacts. The image (scaled to 0..255) is cut

into 8x8 blocks, each transformed with an orthonormal 2-D DCT-II

(`scipy.fft.dctn`), quantised with the STANDARD JPEG Annex-K luminance

table scaled by `(1 + 40*a)/16` (a=0 -> near-lossless, a=1 -> heavy

quantisation), then reconstructed with the inverse DCT. `b` shifts the 8x8

block grid phase by `int(7*b)` px in both axes, i.e. moves where the block

seams fall. Images that are not a multiple of 8 are edge-replicate padded and

cropped back to HxW (so 4x4 inputs are handled).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_color_artistic 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_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(augmentation)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_cutout

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

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