class_ndim_norm — SEGMENTATION `classify` op

• 데이터 종류: images × table → mask

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.class_ndim_norm(feature_images, model, thresh=3.0)(구현을 직접 호출하려면 import segmentation; segmentation.class_ndim_norm(feature_images, model, thresh=3.0), 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("class_ndim_norm"))

사용법

학습한 정규분포 클래스로 N차원 특징 영상을 분류(마할라노비스 거리 < thresh)(class_ndim_norm).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`mask` 를 입력으로 받는 것)

class_2dim_sup · expand_gray · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · level_set_reinit · drle_evolve

같은 카테고리(`classify`)

class_2dim_sup · class_2dim_unsup · learn_ndim_norm · classify_image_class_lut

*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

class_ndim_norm — SEGMENTATION classify op

사용법