fullseye
sk_find_contours — 2D contour op
- データ種:
image→contour - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "sk_find_contours", 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 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
等高線抽出(marching squares)。グレースケール画像上で指定したレベル値と交差する曲線を辿り、サブピクセル精度の輪郭座標列の集合として返す —— 二値画像の外周だけでなく、連続値の等高線も扱える点が二値輪郭抽出と違う。
HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) のうち頂点数 3 未満の断片を捨てたもの —— a は等高線のレベル(しきい値)を 0.2〜0.7 に振る。b は未使用。戻り値は画像形状と輪郭座標配列のリストを持つ辞書(contour 型)。
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。
sk_find_contours 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 · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.