fullseye
hx_regress_contours — 2D halcon_ext op
- データ種:
contour→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_regress_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) - HALCON 相当:
regress_contours_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
各 contour に回帰直線を当て、平均残差(直線からのズレ)を返す(feature)。小=直線的。
点数 3 以上の各 contour について、点の重心を通る全最小二乗直線(座標共分散の最小固有ベクトルを法線とする)を
当て、点から直線までの距離の RMS を求める。全 contour の RMS を平均し max(H, W) で割って 1 で頭打ちした
np.float64 を返す。
a,bは未使用。- 有効な contour が無ければ 0.0(「完全な直線」と区別できない)。
小さいほど直線的。直線そのものの傾きや位置は返さない(当てはめ結果が要るなら fit_line_contours)。
折れ線としての角の数を見たいなら hx_split_contours で分割してから線分数を数える。点数 2 以下の contour は
評価から外れる。1 本の contour だけを対象にした同種の指標は xg_regress_contours。
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
hx_regress_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_halcon_ext —
py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
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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