contour op• 데이터 종류: image → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "lines_gauss", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: lines_gauss(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
*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):
▸ lines_gauss: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ lines_gauss: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ lines_gauss: 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).*
선형 구조(리지) 검출. skimage.filters.frangi(혈관 유사 리지 강조 필터)의 응답을 임계값(0.1+0.4*a)으로 이진화하고, 연결 성분을 윤곽 점군으로 반환한다. HALCON의 lines_gauss(Detect lines and their width.)가 본래 수행하는 '선의 중심선+폭 추정'이 아니라, 리지 강조 이미지의 임계값화로 단순화한 것이다(선 폭 정보는 반환되지 않는 근사).
★기본(b < 0.75) 윤곽은 임계값을 넘은 띠의 화소 집합을 np.where의 래스터 순서로 늘어놓은 것으로, 선을 따라 정렬되어 있지 않다 —— length_xld 등 점의 순서에 의존하는 양은 의미가 없다(폭 2 px·길이 40 / 60 px의 흠에서 length_xld 117 / 177 px). 선의 길이·모양을 재려면 b >= 0.75의 중심선 모드를 쓴다: 띠를 세선화하여 선을 따라 정렬하고, 각 점을 Steger(1998)의 식(σ = 1.5 px의 가우스 미분, 헤세 행렬의 법선 방향으로 휘도 극값까지)으로 서브픽셀의 선 중심에 옮긴다(HALCON의 중심선에 해당. 선폭은 역시 반환하지 않는다. 끝은 세선화로 선폭의 절반 정도 줄어든다).
a가 리지 검출 임계값을 바꾼다. b >= 0.75로 중심선 모드(기본 0.5는 띠의 화소). scikit-image가 없는 환경에서는 MissingDependencyError(무엇을 설치하면 되는지 알려 줌)로 멈춘다 —— 다른 답을 반환하지 않는다.
극성도 반환하지 않는다(2026-09-15 실측): 밝은 바탕의 어두운 선(0.6 바탕에 0.1, 폭 2 px)과 어두운 바탕의 밝은 선(0.6 바탕에 1.0)을 같은 a로 통과시키면 둘 다 윤곽이 나와(a=0.5에서 3개 / 280점과 3개 / 276점) 반환값으로는 구별할 수 없다. 어두운 선만 필요하면 bothat(백색 톱햇 tophat은 어두운 선에 0을 반환), 밝은 선만이면 tophat을 먼저 적용한다. 폭을 재는 길은 다른 op: 선에 직교하는 측정선을 gen_measure_rectangle2로 펴고 measure_pairs(measure1d 족)로 양 가장자리를 잡는다. 다만 폭 1〜3 px는 그 op의 위험 구간(에지 간 거리 / PSF 폭 < 3.09이면 큰 쪽으로 치우침)이므로, 화소 이하의 폭은 휘도 결손의 적분으로 잰다(examples/example_scratch_width.py, poc_crack_width). 구분 사용 표는 2d/guides/gallery2d_contour_measure.md.
• gallery2d_contour_measure 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.
lines_gauss 0.50 0.50
• example_scratch_width — py -3.11 examples/example_scratch_width.py
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
• poc_weld_bead_scan_angle — py -3.11 examples/poc_weld_bead_scan_angle.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · select_contours_xld · smooth_contours_xld
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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