geometry op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "deskew", 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. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ deskew: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ deskew: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ deskew: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ deskew: other inputs (docs site)
*컬러 (H,W,3) 입력은 싣지 않았다: 이 op는 색 채널을 세 번째 공간축으로 다룬다(채널을 넘나듦). 채널별로 나눠 호출할 것.*
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
傾きを測って起こす(deskew)。角度をノブで与えるのではなく、画像から推定する。
`a が探索の範囲 ±(2 + 43a)° を振る(a=0 で ±2°、a=1 で ±45°)。b` が
精緻化の刻み `1/(1 + round(9b))°` を振る(b=0 で 1° 刻み、b=1 で 0.1° 刻み。
細かいほど遅い ―― ここが取引になっている)。
判定量は横方向の射影プロファイルの差分二乗和。ある角度で回したときに行が
揃うと、行方向に潰した濃度の折れ線が最も激しく上下する。1° 刻みで粗く探し、
最良の ±1° を `b` の刻みで詰める。同点なら角度の小さい方を採るので、
構造の無い画像・空フレームでは 0°(= 入力をそのまま返す)に落ちる。
• 探索は長辺 256 画素に間引いた写しで行う(角度は間引きで変わらない)。
原寸で回すのは最後の 1 回だけ。512x512 で最も広い探索でも実測 121 ms。
• 点数は回転後の中央の正方形(一辺 = `min(H,W)/sqrt(2)`)だけで取る ――
どの角度でも枠内に収まる範囲なので、角の埋めかたが点数に混ざらない。
• 枠外は縁の中央値で埋める(`mode="constant")。既存の rotate_image` は
鏡映で埋めるため、帳票を起こすと四隅に鏡文字が写り込む(向こうの docstring が
自ら「枠外を背景色で埋めたい用途には向かない」と認めている)。起こしたものを
そのまま OCR・切り出しへ渡せるのが、この op の足し前。
実測の精度と限界(行間 14 画素・幅 384 画素の合成頁): `b=1`(0.1° 刻み)で
1 / 2 / 3.7 / 5 / 12 / 20° のいずれも誤差 0.00°。ただし **0.6° 未満の傾きは
0 を返す** ―― 頁の幅いっぱいでも行のずれが 1 画素に届かず、射影の鋭さが補間の
丸まりに埋もれるため。細かく測りたければ入力を大きくする(判定量は幅に比例する)。
先行研究: 射影プロファイルで傾きを測るのは古典で、Postl (1986) が分散を、
Baird (1987) が二乗和 + 粗密の角度探索を判定量にした。この op は Baird の系譜で、
新しいのは手法ではなく縁の扱いである(下記)。
★以前は差分基準が +3.0 度 ずれていた。その原因が確定した。 2026-09-17 の事前測定で、
真値 −7/−3/+3/+7 度 に対し分散基準は誤差 0.0 度、差分基準は 4 本すべて +3.0 度 ずれ、原因は
`ndimage.rotate が作る縁の人工物だろうが「mode="constant"` で消えるかは未検証」と
記録していた。塗り方ではなく見る範囲が原因だった —— 回転後の内接正方形だけで点を
取ると、差分基準でも 1/2/3.7/5/12/20 度 のすべてで誤差 0.00 度 になる(実測)。
値域は入力のまま(線形補間と縁の中央値はどちらも値域を広げない)。★空フレーム
(値域 1e-9 未満)と 8 画素未満の入力はそのまま返す。★タイル分割してはいけない
―― 角度は画像全体から 1 つ決まるもので、タイルごとに測ると各タイルが別々の角度で
回る(`scale.py` に理由つきで登録済み)。
• 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.
rotate_img 0.58 0.50 deskew 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
geometry)rotate_img · rescale_img · affine_warp · sk_swirl · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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