closest_point_transform — 2D `region` op

• 데이터 종류: region → image

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

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

사용법

영역의 여집합에 대한 유클리드 거리 변환을 정규화하여 반환한다 — 각 화소에서 가장 가까운 영역(전경) 화소까지의 거리를 나타내며, `distance_transform과는 전경/배경이 반대인 거리장이다. 출력은 image 타입. HALCON의 closest_point_transform`(Compute the closest-point transformation of a region.)에 해당.

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

`a, b` は未使用。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_region 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`region`)

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

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

closest_point_transform — 2D region op

사용법