junctions_skeleton — 2D `region` op

• データ種: region → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "junctions_skeleton", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: junctions_skeleton(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

junctions_skeleton: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

骨格化した領域のうち、3x3 近傍に 3 つ以上の骨格画素を持つ画素(分岐点・

交差点)だけを残す。骨格の端点(`pruning` が削る対象)ではなく、枝分かれ

する結節点を検出する。HALCON の `junctions_skeleton`（Find junctions and

end points in a skeleton.）に相当(HALCON は端点も同時に返すが、ここでは

分岐点のみを検出する近似)。

`a, b` は未使用。

端の扱い: 画像の外側は背景(0)とみなす(実測。tools/impl2/border_probe.py)。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

threshold 0.50 0.50
junctions_skeleton 0.50 0.50

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

junctions_skeleton — 2D region op