pouring — 2D segmentation op

• 데이터 종류: image → region

• 호출: fullseye.apply(img, "pouring", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: pouring(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

사용법

분수계 분할(watershed)에 의한 영역 분할 경계 추출. 경사 이미지(Sobel 진폭)를 지형으로 간주하고, 어두운 영역(`x < 0.2+0.3a)을 씨앗(마커)으로 분수계를 계산, skimage.segmentation.find_boundaries`로 경계를 전경으로 반환한다. b는 사용되지 않는다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

HALCON の `pouring（水を注ぐように画素値の低い場所から領域を満たしていく古典的な pouring アルゴリズムで分割する演算）に相当する近似 —— アルゴリズムの詳細は異なるが、低輝度領域を起点に領域を広げるという発想は共通。watersheds/watersheds_threshold` と実装を共有する。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_segmentation 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

pouring 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(region 를 입력으로 받는 것)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

같은 카테고리(segmentation)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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