edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xpil_find_edges", 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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*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):
▸ xpil_find_edges: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
Pillow의 에지 검출 필터. `PIL.ImageFilter.FIND_EDGES`의 고정 커널(라플라시안 계열)로 에지를 강조한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a, b は未使用（固定カーネル）。`xpil_contour` と似た系統だが係数が異なり、輪郭より生のエッジ強度に近い出力になる。
정밀도(실측): 내부에서 8 bit(256단계)로 양자화한다(출력이 k/255 격자에 정확히 올라온다). float64로 넘겨도 그 정밀도는 유지되지 않는다 —— 16-bit 카메라의 계조(약 1.5e-5)는 1/255 ≈ 3.9e-3로 반올림되고, 1/255보다 작은 차이만 있는 두 장은 같은 답을 돌려준다. 미세한 농담 차를 재는 용도나 출력을 다시 미분·회귀에 넘기는 용도에서는 양자화 계단이 드러나므로, 8 bit를 거치지 않는 op를 고를 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.
• 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.
xpil_find_edges 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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