segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "pouring", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: pouring(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
분수계 분할(watershed)에 의한 영역 분할 경계 추출. 경사 이미지(Sobel 진폭)를 지형으로 간주하고, 어두운 영역(`x < 0.2+0.3a)을 씨앗(마커)으로 분수계를 계산, skimage.segmentation.find_boundaries`로 경계를 전경으로 반환한다. b는 사용되지 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `pouring（水を注ぐように画素値の低い場所から領域を満たしていく古典的な pouring アルゴリズムで分割する演算）に相当する近似 —— アルゴリズムの詳細は異なるが、低輝度領域を起点に領域を広げるという発想は共通。watersheds/watersheds_threshold` と実装を共有する。
• 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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