contour op• 데이터 종류: image → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_find_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
등고선 추출(marching squares). 그레이스케일 이미지에서 지정한 레벨 값과 교차하는 곡선을 따라가며, 서브픽셀 정밀도의 윤곽 좌표열 집합으로 반환한다 —— 이진 이미지의 외곽뿐 아니라 연속값의 등고선도 다룰 수 있다는 점이 이진 윤곽 추출과 다르다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は `measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) のうち頂点数 3 未満の断片を捨てたもの —— a は等高線のレベル(しきい値)を 0.2〜0.7 に振る。b は未使用。戻り値は画像形状と輪郭座標配列のリストを持つ辞書(contour` 型)。
• 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 · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · 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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