fullseye
hx_close_edges — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_close_edges", 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:
close_edges(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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
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
エッジ振幅画像の隙間を閉じる: しきい値 a で二値化 → morphological closing(半径 b)。
v > a で二値化した後、scipy.ndimage.binary_closing を 3×3 全結合(8 近傍)構造要素の it 回反復
= (2*it+1) 角の正方形で 1 回クロージング(膨張→収縮)し、0/1 の float 画像で返す。
a→ 二値化しきい値(エッジ振幅画像を想定。a=0 では 0 より大きい画素がすべて前景)。b→ 構造要素の反復回数it = 1 + int(b*3)(1〜4、正方形の辺は 3〜9 画素)。閉じられる隙間はおおむね2*it画素以下。
注意: binary_closing は画像外を 0 として収縮するため、画像端から it 画素の帯は必ず 0 になる
(全面 1 の 20×20 に it=1 を掛けると残るのは 18×18)。端に接するエッジを扱うときは前に余白を付けるか、結果を
膨張し直す。入力は image(エッジ振幅)で出力も image sort だが中身は二値。hx_nonmax_dir や sobel_amp の
後に置き、つながったエッジは hx_region_to_label や hx_detect_edge_segments へ渡す。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
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。
hx_close_edges 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_halcon_ext —
py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py - poc_metal_grain_size —
py -3.11 examples/poc_metal_grain_size.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
同カテゴリ(halcon_ext)
hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
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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