opening_seg — MV `morphology` op

• 데이터 종류: mask × mask → labels2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.opening_seg(region, se)(구현을 직접 호출하려면 import mvmorph; mvmorph.opening_seg(region, se), 원장에서 가져오려면 opsmv.get("opening_seg"))

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

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

잘록하게 이어진 물체를 침식으로 떼어 내고 영역 안에서 다시 넓혀 라벨로 만든다.

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

構造要素で収縮 → 連結成分 → 各種を region の中だけを通って(測地的に)広げる。各画素は最寄りの種の番号を受けるが、その番号の区画が region の中で種とつながらない画素(背景を跨いだ割り当て)は、つながった区画から 8 近傍で 1 画素ずつ広げ直す。種を 1 つも持たない連結成分(収縮で消えた小さな塊)は 0(隣の物体の番号をもらわない)。収縮で全部消えると全 0 のラベルを返す(理由: 切り離す種が残らない)。空の入力(region が 0 要素)は ValueError。

Args:

region: 2-D の領域。

se: 構造要素(奇数辺の bool 配列)。

Returns:

region と同じ形の整数ラベル画像(背景 0、物体 1..n)。

자세한 사용 가이드

• machine_vision_classics 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)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_bg_kalman_tracking — py -3.11 examples/poc_real_bg_kalman_tracking.py

• poc_real_grain_skiz — py -3.11 examples/poc_real_grain_skiz.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels2d` 를 입력으로 받는 것)

select_characters

같은 카테고리(`morphology`)

golay_elements · hit_or_miss_golay · hit_or_miss_seq · thickening_hit_miss · thickening_golay · thickening_seq · morph_hat · morph_skiz

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

opening_seg — MV morphology op

사용법