symmetry op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.center_from_symmetric_edges(image, threshold=0.08, sigma=1.0, min_span=6.0, mad_z=3.5, diagonals=False)(구현을 직접 호출하려면 import symmetry2d; symmetry2d.center_from_symmetric_edges(image, threshold=0.08, sigma=1.0, min_span=6.0, mad_z=3.5, diagonals=False), 원장에서 가져오려면 opsaoi.get("center_from_symmetric_edges"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
대칭인 바깥쪽 에지 쌍의 중점을 강건하게 모아 2-D 중심을 반환한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
image : array-like, shape (H, W)
グレー画像または region。各行・列のプロファイルを既存の
measuring1d.measure_pos でサブピクセル計測する。
threshold : float, default 0.08
エッジ振幅の下限。画像ダイナミックレンジに対する比で、範囲は (0, 1]。
sigma : float, default 1.0
1-D プロファイルを微分する前の Gaussian sigma [px]。範囲は [0, 10]。
min_span : float, default 6.0
採用する外側エッジ対の最小間隔 [px]。範囲は (0, min(H,W)]。
mad_z : float, default 3.5
中点を残す MAD 尺度。範囲は [1, 20]。
diagonals : bool, default False
True なら ±45 度の走査線も中心候補に加える。
dict
center=(row,col)、採用対数、MAD、走査方向別の中点を持つ table。
片側の欠けは少数の中点だけを動かすため面積重心より頑健だが、欠けのない滑らかな領域では全画素を使う重心の方が精密になり得る。対が 3 本未満、定数入力、対象が画像端で切れる場合は ValueError。内部模様の最外エッジが外形より強い場合や、欠けが走査線の半数を超える場合は頑健集約でも救えない。
Liu, Hel-Or, Kaplan and Van Gool, Computational Symmetry in Computer Vision and Computer Graphics, FnT CGV 5(1-2), 2010.
• 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.
• poc_symmetry_self_reference_inspection — py -3.11 examples/poc_symmetry_self_reference_inspection.py
table 를 입력으로 받는 것)symmetry_difference_map · symmetry_score
symmetry)reflection_axis · rotational_symmetry · symmetry_difference_map · symmetry_score
*Provenance: symmetry2d.py — AOI 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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