cv_bilateral — 2D smoothing op

• 데이터 종류: image → image

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

• HALCON 대응: bilateral_filter(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

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

バイラテラルフィルタ(OpenCV 実装)。空間的な近さと輝度値の近さの両方を重みにしたガウス的平滑化で、エッジ(輝度差の大きい境界)をぼかさずに平坦部だけを滑らかにする。

HALCON の bilateral_filter(bilateral filtering of an image.)に相当。実装は `cv2.bilateralFilter(v, d=5, sigmaColor=0.05+0.4*b, sigmaSpace=1.0+3.0*a)` —— カーネル直径 d は 5 に固定、a は空間方向の広がり sigmaSpace を 1.0〜4.0 に、b は輝度方向の許容差 sigmaColor を 0.05〜0.45 に振る(引数の並びが sigmaColor, sigmaSpace の順なので a/b の対応がずれやすい点に注意)。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_smoothing_rank 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(smoothing)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

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

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