xsk3_peak_local_max — 2D segmentation op

데이터 종류: imageregion

호출: fullseye.apply(img, "xsk3_peak_local_max", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

국소 극댓값 맵(skimage `feature.peak_local_max). 서로 min_distance` 화소 이상 떨어진 국소 밝기 극댓값의 좌표를 검출하여, 그 좌표만 1로 설정한 희소 이진 이미지(면적 영역이 아니라 화소 단위의 점)를 반환한다.

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

`a は最小距離(2+int(a*8) で 2〜10)を振る —— 大きくするほど検出される点が減り、より支配的なピークだけが残る。b` は未使用。

자세한 사용 가이드

gallery2d_segmentation 패밀리 가이드

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_segmentationpy -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(region 를 입력으로 받는 것)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

같은 카테고리(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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