count_contours — 2D `features` op

• 데이터 종류: contour → feature

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

• HALCON 대응: count_obj(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

count_contours: 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 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).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ count_contours: 단계 (문서 사이트)

사용법

윤곽(객체) 개수를 반환하는 특징량. HALCON의 count_obj(Number of objects in a tuple.)에 해당한다.

a, b는 사용하지 않는다. 윤곽 리스트의 길이를 그대로 반환할 뿐이다.

• 입력은 XLD 윤곽 dict {"shape": (H, W), "cs": [(N_i, 2), ...]}. 세는 것은 cs의 요소 수이며, 각 윤곽의 점 수·길이·닫혀 있는지는 보지 않는다(점이 1개인 윤곽도 1개).

• 반환값은 np.float64(sort feature). 0개면 0.0.

• 앞단의 윤곽 추출(sk_find_contours / edges_sub_pix / hx_gen_contours_skeleton)이 어떻게 분할하느냐로 값이 정해진다 —— 같은 모양이라도 1 화소의 끊김으로 개수가 늘어난다. 개수를 안정시키고 싶다면 select_contours(길이로 선별)나 hx_union_adjacent_contours를 사이에 둔다.

• "물체의 수"로 쓴다면 connection(region의 연결 성분) + count_regions 상당 쪽이 끊김에 강하다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_features 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
count_contours 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`feature` 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(`features`)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

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

count_contours — 2D features op

사용법