dual_threshold — 2D `segmentation` op

• 데이터 종류: image → region

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

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

사용법

부호 있는 이미지를 위한 임계값 처리. 중앙값 0.5를 "영"으로 간주하고, `|x - 0.5| > 0.1+0.35*a를 만족하는 화소(0.5에서 충분히 먼 화소)를 전경으로 삼는다 — 양쪽(양/음) 어느 방향에도 대칭으로 반응한다. HALCON의 dual_threshold`(Threshold operator for signed images.)에 해당(HALCON은 양/음에 각각 다른 임계값을 둘 수 있지만, 여기서는 0.5를 중심으로 한 대칭 대역으로 단순화했다).

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

`a が除外帯域の半幅を振る。b は未使用。highpass_image` や

`bandpass_image` のような符号つき応答(0.5=ゼロ)の後段でよく使う。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_segmentation 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_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.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(`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).*

dual_threshold — 2D segmentation op

사용법