fullseye
diameter_xld — 2D features op
- データ種:
contour→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "diameter_xld", 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:
diameter_xld(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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
使い方
最大の点数を持つ輪郭の直径 [px] = 輪郭点 2 点間の最大距離(最大弦)。HALCON の diameter_xld（Maximum distance between two contour or polygon points.）と同じ量・同じ単位。
領域版 diameter_region と同じ量(30x70 の矩形で 75.77 対 74.85)。
★2026-09-26 まで最小外接円(cv2.minEnclosingCircle)の直径を画像の最大辺長で
割った値を返していた(docs/hardening/dimensional-features-were-normalised.md)。
a, b は未使用。点が 5 個以上の輪郭が無いときは 0 を返す。cv2 が要る。
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
diameter_xld 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_features —
py -3.11 examples/gallery2d_features.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
同カテゴリ(features)
effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
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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