typed op• 데이터 종류: signal → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_local_std", 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):
▸ tb_local_std: knob a sweep (docs site)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_local_std: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_local_std: other inputs (docs site)
오차 한계를 함께 제시하는 이동 표준편차.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The 1-D counterpart of the image operator `local_std` (HALCON's
`deviation_image`): the variance is taken after subtracting the mean
(`E[x^2] - E[x]^2` loses its significant digits on a signal that sits far
from zero), unbiased by `n/(n-1)`, and the residual bias of the square root
removed by `c4(n), so the estimate of sigma` itself is unbiased.
*window* is the number of samples in the sliding window, **rounded up to the
next odd number** so the window can be centred (10 becomes 11). The error
bound below is computed from the window actually used, so the number quoted
stays true. The 2-D side does the same thing — `_k(a)` snaps the knob to
3/5/7/9 — and the typed bridge that exposes this op as `tb_local_std`
scales the knob continuously, so an even value arrives whenever the knob
lands between two odd ones.
**The relative standard error of each estimate is `1/sqrt(2(n-1))`** —
35 % for a 5-sample window, 11 % for 41. Quote it next to any noise figure:
a rolling sigma over 9 samples is +- 25 %, which is wider than most of the
changes people try to read off it.
Returns an array the same length as *x* (the ends are reflected).
Typed bridge of the 1d op `local_std into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives window (default 9); b` is unused.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_signal 0.50 0.50 tb_local_std 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op local_std를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
signal 를 입력으로 받는 것)identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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