xsitk_confidence_connected — 2D extra op

• 데이터 종류: image → region

• 호출: fullseye.apply(img, "xsitk_confidence_connected", 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).*

사용법

신뢰구간 연결 영역 확장(SimpleITK `ConfidenceConnected`). 이미지 중심을 씨앗으로 삼아, 현재 영역 내의 평균・표준편차로부터 '평균±multiplier*표준편차' 구간을 만들고, 이를 반복적으로 갱신하며 연결 영역을 넓혀 간다(xsitk_connected_threshold보다 통계적인 임계값 결정 방식).

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

`a は反復回数(1+int(a*5) で 1〜6)、b は標準偏差の倍率(1.0+3.0*b` で 1〜4)を振る。初期近傍半径は 2 固定。画像中心付近に対象があることを前提とした op。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_color_artistic 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.

xsitk_confidence_connected 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.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(extra)

xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_curv_aniso_diff · xsitk_laplacian_sharpen · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon

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

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