contour op• 데이터 종류: image → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_find_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*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):
▸ sk_find_contours: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ sk_find_contours: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
등고선 추출(marching squares). 그레이스케일 이미지에서 지정한 레벨 값과 교차하는 곡선을 따라가며, 서브픽셀 정밀도의 윤곽 좌표열 집합으로 반환한다 —— 이진 이미지의 외곽뿐 아니라 연속값의 등고선도 다룰 수 있다는 점이 이진 윤곽 추출과 다르다.
HALCON에는 직접 대응하는 것이 없다(빈칸). 구현은 measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) 중 꼭짓점 수 3 미만의 조각을 버린 것 —— a는 등고선의 레벨(임계값)을 0.2〜0.7로 바꾼다. b는 사용하지 않는다. 반환값은 영상 형상과 윤곽 좌표 배열의 리스트를 가진 사전(contour 형).
• 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.
sk_find_contours 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_contours_xld
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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