bridge op• 데이터 종류: contour → image
• 호출: fullseye.apply(img, "contour_to_img", 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. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ contour_to_img: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ contour_to_img: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ contour_to_img: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ contour_to_img: other inputs (docs site)
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
XLD 輪郭をその輪郭自身の座標系に描き戻す —— 43 本の op が作るのに、
画像に落とせる op は 1 本も無かった。
図の生成器は輪郭を折れ線で描いているが、それは道具の中の実装で登録 op
からは呼べない(`fullseye.apply` にも Studio にも出てこない)。
• `a → 線の太さ 1 + int(2a)`(1〜3 画素)。
• `b → 濃さの付け方。b < 0.5 は**全部同じ濃さ**、b >= 0.5` は
点数の多い輪郭ほど濃く(順位で 0.15〜0.85 に割り振る)。どれが主要な
輪郭かが一目で分かる。
• 返り値: 輪郭が持つ `shape`(元画像の大きさ)の float64、白地に暗い線。
★輪郭が 1 本も無ければ白紙を返す(黒い板にしない)。
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 contour_to_img 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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