features op• 데이터 종류: region → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "elliptic_axis", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: elliptic_axis(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
영역에 대응하는 등가 타원(equivalent ellipse, 관성 모멘트가 일치하는 타원)의 장축과 단축의 비(종횡비)를 반환한다. `skimage.measure.regionprops의 axis_major_length/axis_minor_length`로부터 계산하고, 10으로 나누어 대략 [0,1] 정도의 스케일로 맞춘다(정규화가 아니므로 매우 가늘고 긴 영역에서는 1을 넘을 수 있다). a, b는 사용되지 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `elliptic_axis（等価楕円の長半径・短半径そのもの 2 つの長さを返す演算）とは異なり、この実装は長さではなく比（アニソメトリー、anisometry` と同じ metric）だけを 1 スカラーで返す近似。
• 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.
threshold 0.50 0.50 elliptic_axis 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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