world_thin_structures — SEGMENTATION `world` op

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

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.world_thin_structures(seed: 'int' = 0, *, size=(200, 200), n: 'int' = 6, widths: 'Sequence[float]' = (1.0, 2.0, 3.0), noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segworld; segworld.world_thin_structures(seed: 'int' = 0, *, size=(200, 200), n: 'int' = 6, widths: 'Sequence[float]' = (1.0, 2.0, 3.0), noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("world_thin_structures"))

사용법

폭 1-3 px의 선(직선)과 균열(절선) 세계; 참값 = 중심선과 폭(world_thin_structures).

구조 k는 직선(2점)과 꺾은선(7점의 랜덤 워크)을 번갈아 쓰고, 폭은 widths를 차례로 쓴다. 화소는 중심선으로부터의 거리가 ≤ w/2이면 구조. 영상 = 밝은 배경(0.82 + 완만한 기울기)에 폭이 가늘수록 옅은 어두운 선(w = 1: 0.5, 2: 0.38, 3: 0.26), 가장자리는 거리로 안티에일리어싱, 약간의 블러 + 잡음.

반환값: image, labels, distance(각 화소에서 가장 가까운 중심선까지의 거리), truth = {n, kinds, widths, lengths(Σ 선분), length_total, polylines((m, 2) [y, x]의 열), areas_stadium(L w + π w²/4)}.

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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

• 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_texture_regions · world_gradient_illumination · lens_area · voronoi_cells

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

world_thin_structures — SEGMENTATION world op

사용법