contour op• 데이터 종류: color → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "lines_color", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: lines_color(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
컬러 이미지의 선(리지)을 검출한다. HALCON의 `lines_color`(컬러 선과 그 폭을 검출)에 해당한다고 되어 있으나, 선폭은 추정하지 않는다——휘도 이미지 상의 가우시안 라플라시안 응답을 임계값으로 이진화하여 연결 성분을 윤곽으로 반환할 뿐, HALCON이 반환하는 값에 해당하는 선폭 출력은 가지고 있지 않다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`_rgb_to_gray で輝度化した後、scipy.ndimage.gaussian_laplace` を
シグマ `0.5 + 2.5 * a` でかけて絶対値を最大値正規化し、
`0.2 + 0.4 * b` でしきい値二値化して 8 連結ラベリングする。
a はリッジの太さ（LoG のスケール）、b は検出しきい値を振る。
3 画素未満の成分は捨てる。
• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드
• 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_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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).*
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