texture op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_frangi", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: lines_gauss(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
Frangi 관형 구조 검출 필터(vesselness filter). Hessian 행렬의 고유값 비율로부터 혈관, 주름, 강과 같은 가늘고 긴 관형 구조를 검출한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の lines_gauss(Detect lines and their width.)に相当(近似。線の幅や XLD 輪郭は返さず、応答強度の画像のみを返す)。2026-08-30 に a, b を配線した: a はスケール範囲(`sigmas=range(1, 2+round(a*4)) —— 最大 σ を 1〜5 に振る。a=0.5 で旧来の固定範囲 range(1,4) とビット一致)、b は Frangi の blobness 感度 β を 0.15〜0.85 に振る(b=0.5 で skimage 既定の 0.5 と一致し、既定出力は変わらない)。既定で black_ridges=True`(明るい背景上の暗い管を検出する)ため、白い背景に黒い線が乗った画像でないと応答が弱く出る点に注意。
• gallery2d_texture_freq 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.
sk_frangi 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · gabor · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy · sk_shape_index
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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