region op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "select_largest", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: select_shape_std(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):
▸ select_largest: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ select_largest: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
면적이 가장 큰 연결 영역만 남긴다. HALCON의 select_shape_std(Select regions of a given shape.)에 해당한다.
a, b는 사용하지 않는다(항상 "최대"를 고른다). 연결 성분 라벨링 후, 화소 수가 최대인 1 성분만 1로, 그 외는 0으로 한다. 입력에 전경이 없으면 전부 0을 반환한다. HALCON의 select_shape_std는 면적 이외의 형상 기준(원형도 등)이나 복수 선택에도 대응하지만, 이 구현은 면적 최대의 단일 선택뿐이다.
가장자리 처리: 이미지 바깥은 배경(0)으로 간주한다(실측. tools/impl2/border_probe.py).
• 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.
threshold 0.50 0.50 select_largest 0.50 0.50
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py
• poc_leaf_disease_area — py -3.11 examples/poc_leaf_disease_area.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · remove_small · invert_region
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · remove_small · invert_region · dist_transform
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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