최적화 전략입니다. 옵션은 'boxcar' 및 'window'입니다. 'boxcar' 메서드는 개수, 합계 또는 평균을 빠르게 계산하는 방법입니다. 동질 커널, 단일 입력 리듀서, 마스크, 커널 또는 가중치가 필요하지 않습니다. 'window' 메서드는 실행 중인 창을 사용하며 'boxcar'와 동일한 요구사항이 있지만 단일 입력 리듀서를 사용할 수 있습니다. 두 방법 모두 상당한 추가 메모리가 필요합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],["This operation applies a reducer to pixel neighborhoods defined by a kernel. The reducer can have single or multiple inputs, with output band names determined accordingly. Weighted inputs are supported based on the input mask, kernel value, or their minimum. Options are available to skip masked pixels and optimize the process. The `Image.reduceNeighborhood` function takes a reducer, kernel, input weight, skip masked option, and an optimization method, returning a new image.\n"]]