features op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk_blob_doh", 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).*
검출된 블롭(반점 모양 구조)의 수(LoG/DoG/DoH 중 하나로 검출).
skimage.feature의 Laplacian of Gaussian(LoG)/ Difference of Gaussian(DoG)/ Determinant of Hessian(DoH) 중 하나(이 코드는 3종을 공통 구현하고 있으며, 어느 것을 쓸지는 호출 측이 어느 op 이름으로등록했는지 — xsk_blob_log / xsk_blob_dog / xsk_blob_doh — 로 정해진다)를 사용하여 블롭을 검출하고, 그 개수를 그대로 반환한다(feature 출력).
a가 탐색하는 최대 스케일 max_sigma를 5~25 범위에서 바꾼다(클수록 큰 블롭까지 잡는다). b가 검출 임계값 threshold를 0.02~0.17로 바꾼다(작을수록 약한 블롭까지 잡아, 검출 수가 늘어나기 쉽다). 3가지 기법은 속도·정확도가 다르다(LoG가 가장 정확하지만느리고, DoH는 에지에 강한 반면 작은 블롭에 약하다 등).
• 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.
xsk_blob_doh 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).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.