f2_gray_inside — 2D `morphology` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "f2_gray_inside", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

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

사용법

그레이스케일 홀 채우기: 각 픽셀에 대해 이미지 경계까지의 어떤 경로에서든 도달 가능한 최소 그레이 값을 구한다 —— 이는 경계에 고정된 마커로부터의 침식에 의한 이미지의 형태학적 재구성과 같다. 더 밝은 벽으로 둘러싸인 어두운 분지는 벽 높이까지 끌어올려지고, 경계에 연결된 영역은 어둡게 유지된다. `a는 최대 채움 깊이 h(0 = 없음, 1 = 전체)를 설정하고, b`는 무시된다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_morphology 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_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`morphology`)

gerode · gdilate · gopen · gclose · tophat · bothat · morph_grad · sk_area_opening

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

f2_gray_inside — 2D morphology op

사용법