contour op• 데이터 종류: color → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "edges_color_sub_pix", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: edges_color_sub_pix(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
컬러 에지 상의 연결 성분을 윤곽(contour)으로 추출한다. HALCON의 `edges_color_sub_pix(Deriche/Shen/Canny로 서브픽셀 정밀도의 컬러 에지를 추출)에 해당한다고 되어 있으나, **구현은 서브픽셀 정밀도가 아니다**——_edges_color의 그래디언트 강도를 임계값으로 이진화하고, 8-연결 라벨링(scipy.ndimage.label`)으로 연결한 픽셀 좌표를 그대로 윤곽점으로 반환한다(좌표는 모두 정수 격자 위에 있다). 3픽셀 미만인 성분은 버린다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a はしきい値 `0.15 + 0.5 * a` を振る（大きいほど輪郭が減る）。b は
未使用。戻り値は `{"shape":..., "cs": [輪郭ごとの (N,2) 座標配列]}`。
• gallery2d_contour_measure 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.
cfa_to_rgb 0.50 0.50 edges_color_sub_pix 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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