augmentation op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "aug_barrel", 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(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
정규화된 반지름 `r(1 = 이미지 모서리)에 대해 표준 다항식 모델 r_src = r*(1 + k*r^2) 을 사용한 방사형 렌즈 왜곡: b < 0.5 이면 볼록(barrel) 왜곡(직선이 바깥으로 휨), b >= 0.5 이면 오목(pincushion) 왜곡이며, k = 0.6*a(a=0 이면 왜곡 없음)이다. 목적 격자는 역매핑되어 ndimage.map_coordinates(mode="reflect"`)로 양선형 리샘플링되므로 정의되지 않은 픽셀이 남지 않는다. 출력은 HxW 를 유지한다.
• gallery2d_color_artistic 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.
aug_barrel 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
augmentation)aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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