features op• 데이터 종류: volume → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "vol_count", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림 없음: 이 연산자는 volume를 입력으로 받습니다. 이미지에서 시작하는 Studio 프로그램으로는 그 타입에 닿지 않으므로 아래의 실행 가능한 예제를 보세요.*
3D 볼륨 내 연결 성분(blob) 개수를 반환하는 특징량. 대응하는 HALCON op는 지정되어 있지 않다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b は未使用。しきい値は 0.5 に固定（v > 0.5 で二値化してから scipy.ndimage.label）。連結性は scipy の既定構造要素（面で接する 6 近傍相当）で、稜・頂点だけで接する（26 近傍でしか繋がらない）ボクセルは別ブロブとして数えられる——2-D の _blob_count` が HALCON パリティのため 8 連結を明示指定しているのとは対照的に、こちらは既定のまま連結性を明示していない。
• 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.
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect · cv_cc_count
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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