region op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "get_region_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: get_region_contour(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ get_region_contour: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ get_region_contour: other inputs (docs site)
영역의 윤곽(경계선, 1픽셀 폭)을 추출한다. 영역에서 그 침식판(1회 이진 침식)을 빼서 윤곽을 남긴다. 구멍이 있는 영역에서는 외곽뿐 아니라 구멍의 윤곽도 함께 반환된다(실측 2026-09-16: 8x8 틀에 4x4 구멍을 낸 입력에서, 구멍에 인접한 전경 20픽셀 중 16픽셀이 윤곽으로 나온다). 「영역 − 침식판」은 정의상 바깥쪽과 구멍 쪽 모두에 1픽셀을 남기므로, 외곽만 필요하면 먼저 구멍을 채울 것. a, b는 사용되지 않는다. `boundary` seed op와 동일한 구현이다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `get_region_contour`（領域の輪郭を取得する演算、本来は XLD 輪郭として座標列を返す）とは出力形式が異なる近似 —— この backend は輪郭を region（画素マスク）として返し、XLD の座標点列にはしていない。
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 get_region_contour 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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