halcon_ext op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: region_to_label(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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_region_to_label: knob a sweep (docs site)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_region_to_label: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
임계값 a 로 이진화한 영역의 연결 성분을 레이블 이미지로 변환(정규화).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`v > a を前景として ndimage.label(8 近傍)で連結成分にラベル付けし、ラベル番号 1..n を n` で割った
float 画像を返す。背景は 0、成分は `1/n, 2/n, ..., 1` の等間隔の値になる。成分が無ければ全 0。
• `a` → 二値化しきい値(region を渡すときは 0.5 にする)。
• `b` は未使用。
ラベル番号は走査順(左上から)で振られるため、同じ成分でも画像内の他の成分数 `n` が変わると値が変わる。
値で成分を識別する用途にのみ向き、値の大小に意味は無い。成分ごとの統計が欲しければ `hx_region_to_mean`
(平均 gray 値で塗る)を使う。ラベル画像から 1 成分だけを取り出すには `threshold` 系で値域を切る。
• gallery2d_halcon_ext 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.
hx_region_to_label 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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