em_skeleton — 2D `region` op

• 데이터 종류: region → region

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

사용법

Eckhardt–Maderlechner 형의 불변 세선화(HALCON skeleton 과 같은 계통).

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

出典: U. Eckhardt, G. Maderlechner, "Invariant Thinning",

Int. J. Pattern Recognition and AI 7:1115-1144 (1993)。実装規則は

M. Couprie "Note on fifteen 2D parallel thinning algorithms" の EM93

定義に従うクリーンルーム実装。**同ノートが公表する EM93 の参照出力と

突き合わせ済み**: 形状 1 は骨格の画素集合がビット単位で一致(724/724)、

形状 2/3 は画素数が公表値と一致(2434 / 3895)。

tests/test_regions2.py::test_em_skeleton_matches_published_em93_reference。

(HALCON 実機との直接照合は未実施だが、HALCON が拠る同じ公表アルゴリズムの

参照出力と一致している):

interior = 4 近傍がすべて前景の画素

simple = (8,4) 単純点(前景 8 連結成分 1 個 ∧ 接する背景 4 連結成分 1 個)

perfect = ある 4 方向の隣が interior で、その反対方向が背景

「simple かつ perfect な画素を全部同時に消す」を不動点まで反復

注: ノートの転記を字義どおり「強(4)連結成分のみで simple を数える」と

実装すると並列削除が斜め橋を同時に落とし位相が壊れる(反例で実測)。

simple を標準の (8,4) 単純点にした本実装が参照出力とビット単位で

一致したので、これが EM93 の正しい読みだと裏付けられている。

完全並列・対称(90 度回転/鏡映と可換)・位相保存・冪等。Zhang–Suen 系の

sk_skeleton より枝を多く残す(実測 1.4〜1.5 倍の画素数 = Couprie の

比較表で EM が対称・枝多である性格と整合)。ヒゲは pruning で後処理する

流儀も HALCON と同じ。つまみ 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(`region` 를 입력으로 받는 것)

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

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).*

em_skeleton — 2D region op

사용법