bridge op• 데이터 종류: counts → image
• 호출: fullseye.apply(img, "counts_to_img", 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):
▸ counts_to_img: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ counts_to_img: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ counts_to_img: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ counts_to_img: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
음이 아닌 정수의 1-D 카운트 열을 막대그래프로 만들어 영상으로 되돌린다.
counts를 영상으로 떨어뜨릴 수 있는 op는 1개도 없었다(만드는 op는 13개 있다). 기본값을 막대로 해 둔 것은 카운트가 정수의 도수이기 때문이며, 꺾은선으로 이으면 “사이의 값”이 있는 것처럼 보여 버린다.
• a → 세로축의 여백(signal_to_img와 같은 식).
• b → 그리는 방식. b < 1/3이면 꺾은선, < 2/3이면 막대(기본값), 그 이상이면 점. signal_to_img와 순서가 다른 것은, 기본 손잡이 0.5에서 그 형에자연스러운 그리기 방식이 되도록 했기 때문이다 —— 카운트는 막대가 자연스럽다.
• 반환값: (128, 128) float64.
• 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.
img_to_counts 0.50 0.50 counts_to_img 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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