segmentation op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xcv2_meanshift", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
평균 이동(mean-shift) 필터링으로 색상/밝기를 영역별로 균일하게 만든다(`cv2.pyrMeanShiftFiltering`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a は空間窓半径 sp を 5〜30 に振り（sp = 5 + 25*a）、b` は
輝度（色）レンジ `sr を 10〜50 に振る（sr = 10 + 40*b`）。グレースケール
画像を内部で 3ch BGR に複製してから処理し、結果を再びグレースケールへ
戻す。エッジを保ったまま平坦な領域を単色化する前処理（減色・セグメンテー
ション前処理）に向く。
• gallery2d_segmentation 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.
xcv2_meanshift 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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