edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xwt_directional_detail", 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).*
방향별 엣지 검출. 1단계 `db2 분해에서 수평(cH)・수직(cV)・대각(cD) 상세 서브밴드 중 하나를 선택하여 절댓값을 정규화한 뒤, 원본 해상도까지 블록 확대(kron`으로 2x2 복제)하여 반환한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`b でどの方向を見るか選ぶ(min(2,int(b*3)) で cH→cV→cD の 3 択)。a` は未使用。サブバンドは元画像の半分の解像度なのでブロック状に拡大されることに注意(滑らかな拡大ではない)。
• 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.
xwt_directional_detail 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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