sp_critical_points_sub_pix — 2D `subpix` op

• 데이터 종류: image → contour

• 호출: fullseye.apply(img, "sp_critical_points_sub_pix", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: critical_points_sub_pix(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

극대점, 극소점, 안장점의 서브픽셀 위치를 한꺼번에 검출한다(HALCON `critical_points_sub_pix`에 해당).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`sp_local_max_sub_pix / sp_local_min_sub_pix / sp_saddle_points_sub_pix の 3 つを同じしきい値 a で実行し、検出点を極大→極小→鞍点の順で 1 つの CONTOUR に連結する。b` は未使用。戻り値の座標単位は入力画像のピクセル（サブピクセル小数値）。個々の種類を区別せず「臨界点がどこにあるか」だけを知りたい場合に使う。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_geometry 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`contour` 를 입력으로 받는 것)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

같은 카테고리(`subpix`)

sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

sp_critical_points_sub_pix — 2D subpix op

사용법