gen_contour_region_xld — 2D `contour` op

• 데이터 종류: region → contour

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

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

사용법

region(픽셀 마스크)의 외곽을 추적 순서(윤곽을 따라가는 순서)를 유지한 XLD 윤곽으로 추출한다. skimage가 있으면 `find_contours`(marching squares에 의한 서브픽셀 윤곽), 없으면 자체 구현한 Moore 근방 추적(8-근방, Jacob의 정지 조건)으로 폴백한다. a, b는 사용되지 않는다.

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

2026-08-30 の修正で、以前使っていた汎用の `edges_sub_pix 経路は np.where のラスタ順で点を返しており、順序に依存する後段処理（楕円フーリエ記述子など）を壊していた。HALCON の gen_contour_region_xld`（region から XLD 輪郭を生成する演算）に相当する。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 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_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`contour` 를 입력으로 받는 것)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

같은 카테고리(`contour`)

select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld

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

gen_contour_region_xld — 2D contour op

사용법