region op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "r2_smallest_rectangle1", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ r2_smallest_rectangle1: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ r2_smallest_rectangle1: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
축 평행 외접 사각형(smallest_rectangle1).
영역의 외접 축 평행 직사각형(bounding box)을 마스크로 그린다. 전경 마스크(> 0.5) 의 전경 화소에 대해 행·열의 최소/최대 ys.min()..ys.max(), xs.min()..xs.max()를 취해, 그 범위를 1.0으로 칠한다. a, b는 사용하지 않는다.
반환값은 입력과 같은 형태의 float64 0/1 마스크. 전경이 없으면 전부 0. 출력은 반드시 입력영역을 포함한다. 여러 연결 성분이 있으면 모든 성분을 함께 둘러싸는 1개의 직사각형이 된다(성분별 bbox가 필요하면 먼저 r2_sort_region이나 select_largest로 1 성분으로 좁힌다). 직사각형 4 모서리의 좌표 자체는 반환하지 않는다(마스크 표현). 고립 잡음이 1 화소 있는 것만으로 직사각형이 크게 넓어지므로, 전단에서 remove_small이나 opening_circle을 걸어 둔다. 회전을 허용한 최소 면적 직사각형은 r2_smallest_rectangle2, 내접 쪽은 r2_inner_rectangle1.
• 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.
threshold 0.50 0.50 r2_smallest_rectangle1 0.50 0.50
• 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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