region op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "pruning", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: pruning(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
骨格化(`skeletonize`、無ければ入力をそのまま使用)の後、近傍数が
1 以下の端点画素(スパー=枝毛)を繰り返し `1+4*a` 回削り取ることで、
骨格から短い枝を除去する。HALCON の `pruning`(Prune the branches of a
region.)に相当(HALCON は枝の長さを指定できるが、ここでは反復回数による
近似)。
`a が削り取る反復回数を 1〜5 回の範囲で振る。b` は未使用。回数が
多いほど主要な骨格まで削れてしまうことがある。
• 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.
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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