sp_lowlands_center — 2D subpix op

• 데이터 종류: image → contour

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

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

사용법

극소 "분지"(주변보다 낮은 평탄 영역)의 무게중심을 반환한다(HALCON `lowlands_center`에 해당).

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

`sp_plateaus と同じ量子化による平坦領域抽出を行った上で、外周の画素がすべて厳密に高い（領域極小である）ものだけを残し、さらに深さ（外周の最小値との差）が min_depth = 0.01 + 0.40*a 以上のものだけを採用する。b` は未使用。戻り値は CONTOUR、各盆地につき 1 点（重心座標、単位はピクセル）。入力が 200,000 画素を超える場合は安全側で空集合を返す。

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_critical_points_sub_pix · sp_plateaus

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

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