features op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "hough_line_trans", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: hough_line_trans(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
직선 검출을 위한 Hough 변환 누산기. 먼저 Sobel 그래디언트로 에지 마스크를 만들고, `skimage.transform.hough_line으로 누산기 공간(각도×거리)을 계산한 뒤 정규화하고, 입력과 같은 화소 형태로 리사이즈하여 반환한다(누산기 고유 좌표계가 아니라 이미지로서 시각화하는 형태). HALCON의 hough_line_trans`(Produce the Hough transform for lines within regions.)에 해당.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a がエッジ抽出の閾値(0.2〜0.6)を振る。b` は未使用。半径・角度分解能
は skimage の既定値に固定されている。
• 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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