barcode op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "decode_barcode", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: find_bar_code(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
중앙 주사선 상의 명암 전환 횟수를 세는 간이 바코드풍 특징량. HALCON의 `find_bar_code`(Detect and read bar code symbols in an image.)와 비슷해 보이지만 실제로는 다르며, 심볼 체계 판정이나 데이터 디코딩은 전혀 하지 않는다(단지 바의 "개수"만 센다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が「暗い」とみなすしきい値を 0.3〜0.7 に振る。b は未使用。画像中央の行（v.shape[0]//2）だけを見て、v < しきい値` の画素を 1 とした列に対し、0→1 に立ち上がる回数（暗いバーの本数）を数える。実際のバーコードのデータ（数字・文字列）は得られない。
• gallery2d_physics_alife_3d 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.
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
feature 를 입력으로 받는 것)barcode)—
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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