region op• 데이터 종류: region → image
• 호출: fullseye.apply(img, "cv_dist", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: distance_transform(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
거리 변환(distance transform, OpenCV 구현, L2/유클리드 근사). 전경 영역의 각 화소에 대해 가장 가까운 배경 화소까지의 거리를 계산하여 이미지로 반환한다 —— 영역의 "굵기"나 중심선 추출의 전처리로 사용한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の distance_transform(Compute the distance transformation of a region.)に相当。実装は `cv2.distanceTransform(_u8(binm(v)), DIST_L2, maskSize=3)` を正規化したもの(cv2 は float32 で返すが、契約に合わせて float64 化 —— 2026-09-03 実測でベンチマーク済み)。maskSize=3 は 3x3 近傍での近似計算(厳密なユークリッド距離ではなく高速近似)。a, b は未使用。
• 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 cv_dist 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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