fullseye
lines_facet — 2D contour op
- データ種:
image→contour - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "lines_facet", 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:
lines_facet(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
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):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
線状構造（リッジ）を検出して輪郭（XLD contour）として返す。実装は Frangi フィルタ（skimage.filters.frangi、多スケール σ=1..3 のリッジ強調）で線らしさを求め、閾値 0.1+0.4a を超える連結成分の画素座標をそのまま輪郭点列として出力する。b は未使用。
HALCON の lines_facet（局所多項式近似=ファセットモデルで線を検出する演算）とは検出原理が異なる近似 —— facet モデルによるサブピクセル位置推定は行わず、Frangi 応答の二値化領域を輪郭化しているだけなので、座標はサブピクセル精度を持たない。
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。
lines_facet 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_contour_measure —
py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
型が繋がる次の op(contour を入力に取れる)
identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
同カテゴリ(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 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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