r2_union1 — 2D `region` op

• 데이터 종류: region → region

• 호출: fullseye.apply(img, "r2_union1", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: union1(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

r2_union1: input → output

*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_union1: 단계 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ r2_union1: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

사용법

모든 연결 성분을 한 장의 마스크로 합칩니다(레이블의 OR).

전경 마스크(> 0.5)를 scipy.ndimage.label로 연결 성분에 라벨링하고, label > 0을 1.0으로 되돌려 1장의 마스크로 반환한다. 모든 성분의 합집합이므로, 결과는 '입력을 0/1로 정규화한 것'과 같아진다(값의 2값화와 비유한 값의제거가 실제 효과). a, b는 사용하지 않는다.

반환값은 입력과 같은 형태의 float64 0/1 마스크. 전경이 없으면 전부 0. 0.5 이하의회색값이나 NaN/Inf는 모두 배경이 된다. 여러 라벨 값을 가진 라벨 영상을받은 경우에도 라벨 번호의 구별은 사라지고 단일 전경 마스크가 된다(라벨별로꺼내고 싶다면 r3_label_to_region). 파이프라인상으로는 '영역을 1개의오브젝트로 다룬다'는 것을 명시하는 위치로, 성분 단위의 선별(select_shape / r2_sort_region)은 이 op보다 앞에 둔다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_region 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.

Studio에서 시도하기

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_union1 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.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(`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).*

r2_union1 — 2D region op

사용법