vx_sobel3x3 — VX `gradient` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0)(구현을 직접 호출하려면 import vxcore; vxcore.vx_sobel3x3(image, *, border, constant_value=0), 원장에서 가져오려면 opsvx.get("vx_sobel3x3"))

사용법

Sobel 3×3(3.46절): G_x = [[−1,0,1],[−2,0,2],[−1,0,1]], G_y = [[−1,−2,−1],[0,0,0],[1,2,1]] (REQ-0415)를 상관으로 적용한다.

*image*: U8. *border*(필수): "replicate" / "constant"(*constant_value* 로 채움)/ "undefined"(끝 1 화소는규격상 미정의 —— 0 을 넣고 valid 바깥으로 반환).

반환값 {"gx": S16, "gy": S16, "valid": (y0, y1, x0, x1)}(U8 의 3×3 Sobel 은 |값| ≤ 1020 이므로 S16 에서 포화하지 않는다).

Raises ValueError: 2-D 의 U8 이 아니다 / border 가 목록에 없다 / constant_value 가 0〜255 밖.

자세한 사용 가이드

• openvx_ports 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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`gradient`)

vx_magnitude · vx_phase

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

vx_sobel3x3 — VX gradient op

사용법