segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "sk_hysteresis", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: hysteresis_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).*
히스테리시스 임계값 처리. 두 단계의 임계값을 사용하여, 높은 쪽을 초과하는 픽셀을 먼저 확정하고, 낮은 쪽을 초과하면서 확정된 픽셀과 연결된 픽셀도 추가로 채택한다 —— Canny의 에지 연결 단계와 같은 개념을 범용 응답 이미지에 적용한 것이다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の hysteresis_threshold(Perform a hysteresis threshold operation on an image.)に相当。実装は `filters.apply_hysteresis_threshold(v, 0.2+0.3*a, 0.5+0.3*b)` —— a は低い方のしきい値を 0.2〜0.5 に、b は高い方のしきい値を 0.5〜0.8 に振る。a を大きく・b を小さくすると 2 つが逆転しうる(low > high)ので、極端な組み合わせでは skimage 側の挙動に委ねられる点に注意。
• 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.
sk_hysteresis 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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