segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "h_threshold", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: threshold(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
대역 임계값 처리(`a < x < a+0.5+0.5*b를 만족하는 화소를 전경으로 한다). HALCON의 threshold(Segment an image using global threshold.)는 Min/Max 두 값을 직접 지정하는 연산자이지만, 이 대체 구현은 하한을 a에서, 대역폭을 b에서 도출하는 파라미터 1개 상당의 단순화이다. threshold가 파이썬 쪽에서 예약어처럼 취급되기 때문에 등록명은 h_threshold가 된다(spec의 halcon 필드는 threshold` 그대로이다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が下限しきい値(0〜1)を、b` が帯域幅(0〜0.5 の追加分)を振る。
両方が使われる。
• gallery2d_segmentation 패밀리 가이드
• 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.
h_threshold 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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