segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "nonmax_suppression_amp", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: nonmax_suppression_amp(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
극댓값(로컬 맥시멈)을 추출하는 비최대값 억제(non-maximum suppression). 창 내 최댓값과 일치하고, 임계값 `0.3+0.4b`를 초과하는 화소만 전경으로 남긴다. a가 창 크기를 3/5/7/9로 나눈다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `nonmax_suppression_amp`（エッジ振幅画像上で法線方向に非極大点を抑制し、稜線を 1 画素幅に絞る演算）とは異なり、この実装は方向を考慮しない単純な局所最大値判定で、エッジ法線方向のサブピクセル抑制は行わない近似。
• gallery2d_segmentation 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_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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