select_shape_xld — 2D `contour` op

• 데이터 종류: contour → contour

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

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

select_shape_xld: 入力 → 出力

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

점 수가 적은 XLD 윤곽을 걸러내는 필터. 윤곽의 정점 수가 `3+40a` 점 미만인 것을 제거한다. b는 사용되지 않는다.

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

HALCON の `select_shape_xld`（面積・円形度・凸性など多様な形状特徴で XLD 輪郭を選別する演算）とは異なり、この実装は頂点数（≈輪郭の長さ）という単一の特徴でしか選別できない簡略近似。

• 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
sk_find_contours 0.50 0.50
select_shape_xld 0.50 0.50

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

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

select_shape_xld — 2D contour op