texture op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk2_hog", 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).*
HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징량의 시각화 이미지. `skimage.feature.hog를 visualize=True`로 호출해 시각화 이미지 쪽을 반환한다(특징 벡터 자체는 버린다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a がセル 1 辺のピクセル数（`6 + 2*int(a*3)`、6/8/10/12 の 4 段階）を
振る。方向数は 8、ブロックは 2x2 に固定。b は未使用。出力は最大値で
正規化した勾配方向強度の可視化であり、HOG 特徴ベクトルそのものでは
ない。
• gallery2d_texture_freq 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.
xsk2_hog 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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