segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk_random_walker", 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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ xsk_random_walker: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ xsk_random_walker: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ xsk_random_walker: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
랜덤 워커(random walker) 기법에 의한 그래프 기반 영역 분할.
skimage.segmentation.random_walker로, 명암 임계값에서 자동 생성한 2 클래스의 시드(marker)를 출발점으로 하여, 각 화소가 어느 시드 쪽으로 확산전파되기 쉬운지를 풀어 2값 라벨로 분할하고, 그 라벨 경계를 반환한다(반환값은 영역 그 자체가 아니라 영역의 경계선 region).
a가 시드의 임계값 폭을 바꾼다(어두운 쪽 시드 < 0.3+0.2a, 밝은 쪽 시드 > 0.7-0.2a. a가 클수록 시드가 넓어지고 미정 영역이 줄어든다). b는 확산의 용이성을 정하는 beta(10~210)를 변화시키며, 클수록에지를 넘는 전파가 억제되어 경계가 선명해진다.
아무것도 찍히지 않은 프레임(실측): 밝기가 균일한 이미지를 넣으면 밝기와 무관하게 결과가 비어 있다(모든 화소가 배경 0). 순백이든 순흑이든 같으며, 밝기 자체로는 아무것도 검출하지 않는다.
• gallery2d_segmentation 패밀리 가이드
• 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_random_walker 0.50 0.50
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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