gray_range_rect — 2D rank op

데이터 종류: imageimage

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

HALCON 대응: gray_range_rect(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

gray_range_rect: 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):

gray_range_rect: knob a sweep (docs site)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

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

gray_range_rect: 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.*

사용법

사각형 창 내의 최댓값과 최솟값의 차(국소 레인지)를 정규화하여 반환한다. 텍스처의 국소적인 기복의 격렬함(대비량)을 시각화한다. HALCON의 `gray_range_rect`(Determine the gray value range within a rectangle.)에 해당한다.

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

`a が窓の一辺を {3,5,7,9} で振る。b` は未使用。平坦な領域では

ほぼ 0、エッジやテクスチャの多い領域で値が大きくなる。

노브(실측): `a`는 단계적으로 작용하며 전환점은 a ≈ 0.25、0.49、0.75(간격 0.02 스윕으로 실측).

값의 비교 가능성(실측): 출력을 그 이미지 자신의 최댓값으로 정규화한다(출력 최댓값이 항상 1.0이고, 입력을 상수배해도 출력이 바뀌지 않는다). 따라서 이미지 사이에서 값을 비교할 수 없다 —— 같은 세기의 특징이라도 그 이미지에서 가장 강한 특징이 무엇인지에 따라 값이 달라지며, 약한 특징만 있는 이미지에서는 잡음이 1.0까지 올라간다. 이미지 간 비교가 필요하면 공통 기준으로 다시 나눌 것.

아무것도 찍히지 않은 프레임(실측): 밝기가 균일한 이미지를 넣으면 밝기와 무관하게 결과가 비어 있다(모든 화소가 배경 0). 순백이든 순흑이든 같으며, 밝기 자체로는 아무것도 검출하지 않는다.

자세한 사용 가이드

gallery2d_smoothing_rank 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.

gray_range_rect 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

gallery2d_smoothing_rankpy -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(rank)

median · min_filter · max_filter · percentile · sk_median_disk · cv_median · median_image · median_rect


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

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