sg_region_growing_seeded — 2D segment op

• 데이터 종류: image → region

• 호출: fullseye.apply(img, "sg_region_growing_seeded", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

사용법

이미지 중심을 씨앗(seed)으로 하여 밝기가 비슷한 픽셀들을 연결해 나가는 씨앗 영역 확장(region growing)(HALCON `regiongrowing은 이미 다른 op에서 다루고 있으므로, 중복 보고를 피하기 위해 여기서는 halcon=""`로 설정함).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

種は画像中心の 1 画素。`a（0〜1）が同質性の許容差（種の輝度 ±a 以内なら繋がる）、b が連結性を切り替える（b > 0.5` で 8 連結、それ以外は 4 連結）。結果は種を含む連結成分のみ。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

sg_region_growing_seeded 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(region 를 입력으로 받는 것)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

같은 카테고리(segment)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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