bridge op• 데이터 종류: image → cimage
• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_cimage", 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):
▸ img_to_cimage: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ img_to_cimage: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ img_to_cimage: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
영상을 진폭으로, 화소값과 기울기로 위상을 주어 복소장 (H,W) complex128을 만든다.
field = img * exp(i * (2π * a * img + 2π * (b - 0.5) * 8 * x / W)). 진폭 = 화소 값(투과율·개구로 읽는다), 위상은 값에 비례하는 성분(위상 물체로서의 두께)과 x 방향의 선형 기울기(평면파의 입사각)의 합. 각 스펙트럼법 tb_angular_spectrum_propagate나 tb_cx_* 계열이 받는 복소 영상의 합성기.
• a → 위상의 깊이 2π * a * img(a=0에서 실수장, a=0.5에서 최대 π).
• b → 기울기. (b - 0.5) * 8 주기만큼의 선형 위상을 x 방향으로 곱한다(b=0.5에서 기울기 0. 8은 “128 px에서 8줄 무늬”의 기준).
• 반환값: (H, W) complex128. |field| = img, arg는 위 식.
• 값 0인 화소는 위상을 정의할 수 없다(0 * exp(iφ) = 0).
• 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_cimage 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
cimage 를 입력으로 받는 것)identity · tb_cx_ifft · tb_cx_magnitude · tb_cx_phase · tb_cx_real · tb_cx_imag · tb_cx_log_magnitude · tb_cx_apply_transfer_function
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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