segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "xsk2_h_maxima", 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).*
h-maxima 변환(높이가 h 미만인 국소 극댓값을 제거). `skimage.morphology.h_maxima`를 호출한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a が高さのしきい値 h(`0.05 + 0.3 * a`、範囲 0.05〜0.35)を振る。
b は未使用。出力は極大が残った画素を 1 とする二値画像(region)。
h が小さいほど微小なノイズ状の極大まで拾い、大きいほど際立った山だけ
残る。
• 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.
xsk2_h_maxima 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_cell_counting — py -3.11 examples/poc_cell_counting.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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