fullseye
contour_to_img — 2D bridge op
- データ種:
contour→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "contour_to_img", 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)
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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
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):
使い方
XLD 輪郭をその輪郭自身の座標系に描き戻す —— 43 本の op が作るのに、 画像に落とせる op は 1 本も無かった。
図の生成器は輪郭を折れ線で描いているが、それは道具の中の実装で登録 op
からは呼べない(fullseye.apply にも Studio にも出てこない)。
a→ 線の太さ1 + int(2a)(1〜3 画素)。b→ 濃さの付け方。b < 0.5は全部同じ濃さ、b >= 0.5は 点数の多い輪郭ほど濃く(順位で 0.15〜0.85 に割り振る)。どれが主要な 輪郭かが一目で分かる。- 返り値: 輪郭が持つ
shape(元画像の大きさ)の float64、白地に暗い線。 ★輪郭が 1 本も無ければ白紙を返す(黒い板にしない)。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- 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。
Studio で試す
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
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_bridge —
py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
同カテゴリ(bridge)
img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
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)。
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