smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "mean_box", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: mean_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*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):
▸ mean_box: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ mean_box: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ mean_box: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*컬러 (H,W,3) 입력은 싣지 않았다: 이 op는 색 채널을 세 번째 공간축으로 다룬다(채널을 넘나듦). 채널별로 나눠 호출할 것.*
사각형 윈도우의 단순 평균(box) 필터. HALCON의 mean_image(Smooth by averaging.)에 해당한다.
a가 창의 한 변의 길이를 3,5,7,9의 4단계(_k(a), a를 4등분하여 반올림)로 전환한다. b가 가장자리 처리를 고른다: b <= 0.5이면 reflect(가장자리 화소를 복제하여 되접는다. scipy의 기본값이며 2026-09-17까지의 동작), 그 이후는 nearest / constant(0으로 채운다) / wrap(반대쪽에서 감아 온다). ★창이 3일 때는 reflect와 nearest가 원리적으로 일치한다(삐져나오는 부분이 1화소라서 복제 대상이 같다) —— 가장자리 처리를 바꿨는데 결과가 움직이지 않으면 먼저 창 크기를 의심할 것(창 9에서는 3가지 모두 달라진다). 가우시안보다 계산은 가볍지만 링잉이 생기기 쉽고 에지가 흐려진다.
가장자리 처리: 가장자리 화소를 중복시켜 되접는다 (d c b a | a b c d, scipy의 기본값 reflect)(2026-09-16에 실측하여 기록).
• gallery2d_smoothing_rank 패밀리 가이드
• 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.
mean_box 0.35 0.50
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter · percentile
smoothing)gaussian · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm · sk_tv_bregman
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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