contour op• 데이터 종류: contour → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "select_contours_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: select_contours_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
기존 윤곽(XLD contour) 집합에서 점 개수가 임계값(`3+40*a) 이상인 것만 남기는 필터. HALCON의 select_contours_xld`(Select XLD contours according to several features.)는 면적, 원형도 등 임의의 특징으로 선별할 수 있는 범용 연산자지만, 이 대역에서는 점 개수(길이의 대리 지표)에 의한 컷오프 한 종류로 고정되어 있다(근사).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が点数のしきい値を振る。b` は未使用。
• 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 · smooth_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · smooth_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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