tb_lowpass — 2D typed op

데이터 종류: signalsignal

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

tb_lowpass: 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):

tb_lowpass: 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_lowpass: stages (docs site)

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

tb_lowpass: other inputs (docs site)

사용법

버터워스 저역통과 필터(scipy, 제로 위상 filtfilt). *cutoff*는 반드시 `(0, rate/2)` 범위 안에 있어야 하며, 나이퀴스트(Nyquist) 범위를 벗어난 cutoff는 신호를 그대로 통과시키는 대신 예외를 발생시킨다. 제로 위상 filtfilt를 적용하기에 신호가 너무 짧은 경우도 (메시지에 정확한 최소 길이를 명시하며) 예외를 발생시키며, 조용히 미필터링 상태로 반환되지 않는다.

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

Typed bridge of the 1d op `lowpass into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives order (default 4); b` is unused.

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.

Studio에서 시도하기

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_lowpass 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op lowpass를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

degenerate_inputspy -3.11 examples/degenerate_inputs.py

gallery2d_texture_freqpy -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

signal_filterpy -3.11 examples/signal_filter.py

타입이 이어지는 다음 연산자(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

같은 카테고리(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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