world_texture_regions — SEGMENTATION `world` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.world_texture_regions(seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), n_regions: 'int' = 3, mean: 'float' = 0.5, noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segworld; segworld.world_texture_regions(seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), n_regions: 'int' = 3, mean: 'float' = 0.5, noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("world_texture_regions"))

사용법

평균은 같고 분산·주기만 다른 2-4개 영역의 세계(임계값으로는 나눌 수 없음)(world_texture_regions).

영역 = 떨어뜨려 놓은 시드의 최근접(보로노이). 무늬는 순서대로: 작은 잡음(σ = noise), 큰 잡음(σ = 4 noise), 줄무늬(주기 P₁·방향 θ₁, 진폭 0.2) + 잡음, 줄무늬(주기 P₂·방향 θ₂) + 잡음. 모두 영평균으로 mean에 더한다(클립은 ±0.45에서 대칭 = 평균을 유지).

반환값: image, labels, truth = {n_regions, mean, seeds, specs(kind, std(이론), period, angle(도), amp)}.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• segmentation_scoring_and_worlds — 분할 채점과 정답이 있는 합성 세계 — 어떤 척도가 어떤 실패에 눈먼가

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`world`)

world_blobs_touching · world_grains_voronoi · world_parts_with_shadow · world_gradient_illumination · world_thin_structures · lens_area · voronoi_cells

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

world_texture_regions — SEGMENTATION world op

사용법