power_ln — 2D frequency op

• 데이터 종류: image → image

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

• HALCON 대응: power_ln(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

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

사용법

복소 이미지 파워 스펙트럼의 대역. 구현은 fft_generic과 동일하며, 입력 이미지에 자체적으로 FFT를 적용한 뒤 진폭의 로그 `log1p(|F|)를 최댓값으로 정규화하여 반환한다(_sh_freq의 fft_power` 분기를 공유). a, b는 사용되지 않는다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

HALCON の `power_ln`（複素画像のパワースペクトルを返す演算、通常は fft_generic 等が出力した複素画像を入力に取る）とは異なり、この実装は複素入力を受け取らず実画像から自前で FFT を計算する簡略近似。fft_generic とは実装上区別がない。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_texture_freq 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.

power_ln 0.40 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(frequency)

lowpass · highpass · sk_butterworth · fft_image · power_real · power_byte · phase_rad · highpass_image

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

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