segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_chan_vese", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
Chan-Vese 분할. 레벨셋(등위 집합)을 영역 내 밝기 분산이 최소가 되도록 반복적으로 움직이는 능동 윤곽 모델로, 에지가 뚜렷하지 않은 대상에서도 영역을 검출할 수 있다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `segmentation.chan_vese(v, mu=0.1+0.4*a, max_num_iter=60)` —— a は'edge length' 重み mu を 0.1〜0.5 に振る(大きいほど輪郭が丸く滑らかになり細部を無視しやすくなる)。反復回数は 60 に固定。b は未使用。初期レベルセットは既定の 'checkerboard'(チェッカーボード状)。
• 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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