contour_to_img — 2D `bridge` op

• 데이터 종류: contour → image

• 호출: fullseye.apply(img, "contour_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

contour_to_img: input → output

*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):

▸ contour_to_img: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ contour_to_img: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ contour_to_img: 단계 (문서 사이트)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ contour_to_img: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)

사용법

XLD 윤곽을 그 윤곽 자신의 좌표계에 다시 그린다 — 43개의 op가 윤곽을 만드는데도 영상으로 떨어뜨릴 수 있는 op는 1개도 없었다.

그림 생성기는 윤곽을 꺾은선으로 그리지만, 그것은 도구 안의 구현이어서 등록 op 에서는 부를 수 없다(fullseye.apply에도 Studio에도 나오지 않는다).

• a → 선의 굵기 1 + int(2a)(1~3 화소).

• b → 짙기를 매기는 방식. b < 0.5는 모두 같은 짙기, b >= 0.5는 점 수가 많은 윤곽일수록 짙게(순위로 0.15~0.85에 배분한다). 어느 것이 주요한윤곽인지 한눈에 알 수 있다.

• 반환값: 윤곽이 가진 shape(원래 영상의 크기)의 float64, 흰 바탕에 어두운 선. ★윤곽이 1개도 없으면 백지를 반환한다(검은 판으로 만들지 않는다).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_bridge 패밀리 가이드

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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image` 를 입력으로 받는 것)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

같은 카테고리(`bridge`)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

contour_to_img — 2D bridge op

사용법