subpix op• 데이터 종류: image → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "sp_lowlands_center", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: lowlands_center(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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ sp_lowlands_center: 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):
▸ sp_lowlands_center: 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).*
극소 "분지"(주변보다 낮은 평탄 영역)의 무게중심을 반환한다(HALCON lowlands_center에 해당).
sp_plateaus와 같은 양자화로 평탄 영역을 추출한 뒤, 외곽 화소가 모두 엄밀히 높은(영역 극소인) 것만 남기고, 다시 깊이(외곽 최솟값과의 차)가 min_depth = 0.01 + 0.40*a 이상인 것만 채택한다. b는 사용하지 않는다. 반환값은 CONTOUR이며, 각 분지마다 1점(무게중심 좌표, 단위는 화소)이다. 입력이 200,000 화소를 넘으면 안전 측으로 공집합을 반환한다.
• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면
• 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.
sp_lowlands_center 0.50 0.50
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
subpix)sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_plateaus
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.