aug_jpeg_blocks — 2D `augmentation` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "aug_jpeg_blocks", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

aug_jpeg_blocks: 入力 → 出力

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

사용법

JPEG 블록화(blocking) / 링잉(ringing) 아티팩트. 이미지(0..255로 스케일링)를 8x8 블록으로 자르고, 각 블록에 정규직교 2차원 DCT-II(`scipy.fft.dctn)를 적용한 뒤, 표준 JPEG Annex-K 휘도 양자화 테이블에 (1 + 40*a)/16 을 곱한 값으로 양자화하고(a=0이면 거의 무손실, a=1이면 강한 양자화), 역 DCT로 재구성한다. b 는 8x8 블록 격자의 위상을 양축 모두 int(7*b)` 픽셀만큼 이동시켜, 즉 블록 이음매의 위치를 바꾼다. 8의 배수가 아닌 이미지는 가장자리를 복제하여 패딩한 뒤 다시 HxW 로 잘라낸다(따라서 4x4 입력도 처리 가능하다).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_color_artistic 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

aug_jpeg_blocks 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`augmentation`)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_cutout

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

aug_jpeg_blocks — 2D augmentation op

사용법