features op• 데이터 종류: region → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "diameter_region", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: diameter_region(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):
▸ diameter_region: 단계 (문서 사이트)
영역의 지름 [px] = 경계 위 두 점 사이의 최대 거리(최장 현). HALCON 의 diameter_region（Maximal distance between two boundary points of a region.）와 같은 양·같은 단위.
경계 화소의 모든 쌍에서 최대 거리를 잡는다(화소가 많으면 먼저 볼록 껍질로 줄인다). 윤곽판 diameter_xld 와 같은 양.
★2026-09-26 까지는 등가 지름(면적이 같은 원의 지름)을 최대 변 길이로 나눈 다른 양을 돌려주었다(30x70 직사각형에서 0.2585, 지금은 74.85). docs/hardening/dimensional-features-were-normalised.md.
a, b 는 사용하지 않는다.
• 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 diameter_region 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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