smoothing op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xpil_smooth_more", 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_smooth_more: 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 평활화 필터(강한 버전). `PIL.ImageFilter.SMOOTH_MORE의 고정 커널로 SMOOTH`보다 강하게 흐리게 한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a, b は未使用（固定カーネル）。
カーネルは 5x5 の重み付き平均（中心 44、その 8 近傍が 5、最外周 16 画素が1、合計 100 で割る）。中心の重みが大きいので同じ 5x5 の一様平均よりぼけは弱く、インパルスは中心 44% + 隣接 8 画素 5% ずつに広がる程度（実測: 255 のインパルス → 中心 112、隣接 13、外周 0）。3x3 の `SMOOTH`（中心 5、近傍 1、合計 13）よりは広く効く。
入力は [0,1] に clip して `*255 の切り捨てで 8 ビット L 画像にし、出力を /255 で戻す（1/255 の量子化が入る）。画像の最外周 2 画素はPillow がフィルタせず入力値のまま。0 サイズの画像は ValueError で拒否され、fail-soft で入力のクリップ版に落ちる（台帳に記録）。ぼかし量を可変にしたいなら gaussian や median を使う。エッジ検出（xpil_contour /xpil_find_edges）や threshold` の前のノイズ落としに。
• gallery2d_smoothing_rank 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.
xpil_smooth_more 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
smoothing)gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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