tb_smooth_funct_1d_mean — 2D `typed` op

• 데이터 종류: signal → signal

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_smooth_funct_1d_mean", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_smooth_funct_1d_mean: 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_smooth_funct_1d_mean: knob a sweep (docs site)

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

▸ tb_smooth_funct_1d_mean: knob b sweep (docs site)

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_smooth_funct_1d_mean: stages (docs site)

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

▸ tb_smooth_funct_1d_mean: other inputs (docs site)

사용법

반복 이동 평균 평활화(HALCON `smooth_funct_1d_mean`).

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

Applies a length-*size* uniform (box) filter *iterations* times with

`nearest` (edge-replicating) boundary handling. Repeated box filtering

approaches a Gaussian (central limit theorem).

:param y: 1-D function, at least 1 sample.

:param size: window length in samples; truncated to int, must be >= 1.

Even sizes are accepted but shift the window origin by half a sample

(scipy's origin convention) — prefer odd sizes for a symmetric window.

:param iterations: number of passes; truncated to int, must be >= 0.

`iterations=0` returns the (float64-coerced) input unchanged.

:returns: smoothed float64 array, same length as *y*.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, `size < 1`,

or `iterations < 0`.

Typed bridge of the 1d op `smooth_funct_1d_mean into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives size (default 3) and b drives iterations` (default 1).

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_smooth_funct_1d_mean 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op smooth_funct_1d_mean를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• poc_weld_bead_profile — py -3.11 examples/poc_weld_bead_profile.py

• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_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).*

tb_smooth_funct_1d_mean — 2D typed op

사용법