r2_runlength_features — 2D region op

• 데이터 종류: region → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "r2_runlength_features", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

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

*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):

▸ r2_runlength_features: 단계 (문서 사이트)

사용법

region → 특징량: 수평 전경 런의 평균 길이.

전경 마스크(> 0.5)의 각 행을 왼쪽부터 주사하여, 연속하는 전경 화소의 나열(수평 런)의길이를 모두 모아 그 평균(화소 수)을 1개의 스칼라로 반환한다. 행마다 0 패딩한 행의 차분으로 런의 시작/끝을 검출한다. a, b는 사용하지 않는다.

반환값은 numpy.float64. 전경이 없으면 0.0. 단위는 화소이며, 영상 크기로정규화하지 않는다(같은 형상이라도 해상도가 2배면 값도 2배가 된다). 수직 방향의 런은세지 않는다(세로 줄무늬와 가로 줄무늬에서 값이 크게 달라지는, 방향에 의존하는 특징량). 가는 가로선이많은 영역에서는 값이 크고, 점 모양 잡음이 많으면 1에 가까워진다. 런 길이의 분산이나엔트로피는 r3_runlength_distribution, 짧은 런의 제거는 r3_eliminate_runs. 특징량이므로 후단에 영상 op는 잇지 않는다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_region 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
r2_runlength_features 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(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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