region op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "thinning", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: thinning(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
`skimage.morphology.thin(Zhang-Suen 계열 세선화 알고리즘)을 이용해 영역을 1픽셀 폭으로 만든다. skeleton과 목적은 비슷하지만 내부 알고리즘이 다르기 때문에 분기점 주변 등에서 결과가 약간 다를 수 있다. HALCON의 thinning`(Remove the result of a hit-or-miss operation from a region.)의 대역.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b` は未使用。skimage が無い環境ではこの分岐は呼べない。
• 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_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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