features op• 데이터 종류: region → match
• 호출: fullseye.apply(img, "area_center", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: area_center(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
영역의 면적과 무게중심을 해상도에 무관한 정규화된 3성분 벡터(면적비 = 면적/이미지 픽셀 수, 정규화된 무게중심 행, 정규화된 무게중심 열)로 반환한다. 스칼라 하나로는 (Area, Row, Column)을 표현할 수 없으므로, `match 정렬(1차원 벡터, ncc_locate와 같은 형태)로 반환한다는 점이 다른 영역 특징 op와 다르다. 영역이 비어 있을 때는 (0, 0.5, 0.5)(면적 0, 중심=이미지 중심)를 반환하는 fail-soft 사양이다. HALCON의 area_center`(Area and center of regions.)에 해당.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b` は未使用。
• 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.
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
match 를 입력으로 받는 것)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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