edge_transition_width — 2D edges op

데이터 종류: imageimage

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

edge_transition_width: input → output

*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):

edge_transition_width: knob a sweep (docs site)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

edge_transition_width: knob b sweep (docs site)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

edge_transition_width: other inputs (docs site)

*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

エッジの遷移幅(= その場の実効 PSF の広がり)を画素単位で測る。

`a が測定窓の一辺を 3,5,7,9(_k(a))に振る。b` が振幅と勾配の推定量を

選ぶ: `b <= 0.5` は窓内の最大 − 最小(素直・鋭いが外れ値に弱い)、

`b > 0.5 は**分位点**で、b` を上げるほど分位が 90/10 から 60/40 へ寄って

雑音に鈍くなる(そのぶん段差も丸まる = 取引になっている)。

幅 ≒ 局所の振幅 ÷ 局所の最大勾配。段差が 1 画素で立ち上がれば幅は 1 付近、

ぼけて 5 画素かけて立ち上がれば 5 付近になる。ぼけを作る `simulate_defocus`

の対で、こちらは測る側。合焦判定・モーションブラー量・解像限界・

文字が読める大きさかの判定に使える。

窓が遷移より狭いと過小評価になる(窓の中に振幅の全部が入らないため)。

出力が 0.7 を超えたら `a` を上げて測り直すのが実用則。

正規化は画像ごとではない(窓の一辺という定数で割るだけ)ので、**値は画像間で

比較できる。出力 1.0 は「遷移幅が窓と同じ = 窓より広いかもしれず測り切れていない**」

の意味で、`a` を上げて測り直す合図。平坦部やエッジの無い場所は 0。

空フレームでは全 0 を返す(「端が無い」)。床を画像自身の振幅に対する相対量

だけで置くと、一様な画像では基準まで丸め屑になり、屑どうしの比が構造に化ける ——

実測で 0.5 一色に 1e-12 の雑音を乗せただけの画像が幅 3.49(= 窓の半分)を返した。

振幅そのものが絶対床 1e-6 に届かない画像には端が無いと言い切る。

端の扱いは `scipy.ndimage の既定 reflect`。内部で 8 bit に落とす処理は無い。

자세한 사용 가이드

gallery2d_edges 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.

edge_transition_width 0.40 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

gallery2d_edgespy -3.11 examples/gallery2d_edges.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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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