select_shape_xld — 2D `contour` op

• 데이터 종류: contour → contour

• 호출: fullseye.apply(img, "select_shape_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: select_shape_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

select_shape_xld: input → output

*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):

▸ select_shape_xld: knob a sweep (docs site)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ select_shape_xld: stages (docs site)

다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):

▸ select_shape_xld: other inputs (docs site)

사용법

점 수가 적은 XLD 윤곽을 걸러내는 필터. 윤곽의 정점 수가 `3+40a` 점 미만인 것을 제거한다. b는 사용되지 않는다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

HALCON の `select_shape_xld`（面積・円形度・凸性など多様な形状特徴で XLD 輪郭を選別する演算）とは異なり、この実装は頂点数（≈輪郭の長さ）という単一の特徴でしか選別できない簡略近似。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

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
select_shape_xld 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`contour` 를 입력으로 받는 것)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

같은 카테고리(`contour`)

select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

select_shape_xld — 2D contour op

사용법