segmentation op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "var_threshold", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: var_threshold(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):
▸ var_threshold: 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):
▸ var_threshold: 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).*
Sauvola의 국소 적응적 이진화(`skimage.filters.threshold_sauvola, 창 크기 2*int(a*6)+3). 국소 평균과 국소 표준편차를 모두 사용해 임계값을 결정하므로, dyn_threshold보다 조명 불균일이나 저대비 문서에 강하다. HALCON의 var_threshold`(Threshold an image by local mean and standard deviation analysis.)에 해당하는 근사이다(공식화 발상은 비슷하지만 Sauvola의 식과 HALCON의 식은 계수가 다르다 —— 동일한 수치 결과가 나오지는 않는다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が局所窓のサイズを振る。b` は未使用(Sauvola の k, r は skimage の
既定値に固定)。
가장자리 처리: 가장자리 화소를 중복하지 않고 접는다 (d c b | a b c d, OpenCV의 `BORDER_REFLECT_101)(실측. tools/impl2/border_probe.py`).
• gallery2d_segmentation 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.
var_threshold 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.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
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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