sk_find_boundaries — 2D `region` op

• データ種: region → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_find_boundaries", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: boundary(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

sk_find_boundaries: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

領域境界の抽出。ラベル画像(ここでは真偽値領域)の中で、異なるラベル同士(前景/背景)が接する画素だけを True にした境界マスクを返す。

HALCON の boundary(Reduce a region to its boundary.)に相当。実装は `segmentation.find_boundaries(binm(v))`。a, b は未使用 —— connectivity は既定の 1、mode は既定の 'thick'(境界の両側 1 画素ずつを含む太めの境界)。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_region ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

threshold 0.50 0.50
sk_find_boundaries 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`region`)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sk_find_boundaries — 2D region op

使い方