features op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "cv_hough_lines", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: hough_lines(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ cv_hough_lines: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
확률적 허프 변환에 의한 직선(선분) 검출(단일 스칼라 특징량, OpenCV 구현). 먼저 Canny로 에지 이미지를 만들고, 거기서 직선 형태로 늘어선 에지 화소 집합을 투표 방식으로 찾아 선분으로 검출한다 —— 여기서는 검출된 선분의 개수만을 반환한다(0개면 0).
HALCON의 hough_lines(Detect lines in edge images with the help of the Hough transform and returns it in HNF.)에 해당한다(근사. 직선 파라미터가 아니라 개수만). 구현은 cv2.HoughLinesP(Canny(_u8(v),50,150), 1, pi/180, threshold=int(20+40*a), minLineLength=int(10+20*b), maxLineGap=5) —— a는 투표 수 임계값(직선으로 인정하는 최소 득표 수)을 20~60으로, b는 최소 선분 길이를 10~30으로 바꾼다. Canny의 내부 임계값(50, 150)과 maxLineGap(5)은 고정이다.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
cv_hough_lines 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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