3d op• 데이터 종류: volume → volume
• 호출: fullseye.apply(img, "vol_gaussian", 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):
▸ vol_gaussian: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ vol_gaussian: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ vol_gaussian: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ vol_gaussian: other inputs (docs site)
움직임(GIF: 프레임 / 시점 / 슬라이스를 차례로. 정지 그림이 완성형이고 GIF는 보조):
3D 볼륨의 등방성 가우시안 평활화. 대응하는 HALCON op는 지정되어 있지 않다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が標準偏差 σ を 0.3〜3.0（0.3+2.7a）に振る。b が**端の扱い**を選ぶ: b <= 0.5 で reflect(端画素を複製して折り返す。scipy の既定で、2026-09-17 までの挙動)、以降 nearest / constant(0 で埋める)/ wrap(反対側から巻き取る)。★**窓が 3 のときは reflect と nearest が原理的に一致する**(はみ出しが 1 画素なので複製先が同じ)—— 端の扱いを変えたのに結果が動かないときは、まず窓の大きさを疑うこと(窓 9 では 3 通りとも変わる)。scipy.ndimage は次元非依存（N-D）なので、2-D の _gaussian` と全く同じ式をそのまま 3 軸（CT/MRI/深度スタック等）に適用する。
• gallery2d_physics_alife_3d 패밀리 가이드
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_volume 0.50 0.50 vol_gaussian 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
volume 를 입력으로 받는 것)identity · vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball
3d)vol_median · vol_erode · vol_dilate · vol_threshold · vol_reg_dilate · vol_reg_erode · vol_dilation_ball · vol_erosion_ball
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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