fullseye
runlength_smear — 2D morphology op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "runlength_smear", 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 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
走査長平滑化(RLSA)。行内の字の隙間を埋めて、字を「行」の塊にまとめる。
版面解析(どこが行で、どこが段か)の基本部品。a が埋める隙間の長さを
3,5,9,15,25,41,65 画素(b の向きに沿った線)に振り、b が向きと
合成を選ぶ: b <= 0.5 は水平のみ、0.5 < b <= 0.75 は垂直のみ、
b > 0.75 は水平と垂直の小さい方(= 古典 RLSA の 2 パス AND 合成。
両方向で埋まった所だけが残るので、行だけでなく段組みの塊が出る)。
★既存の gclose と一部重なる。gclose は b で水平線の構造要素を
選べるので、水平 RLSA は原理的に書ける。ここが足すのは 2 つ ——
(1) 隙間が 3〜9 画素でなく 65 画素まで振れる(_k の上限では行がつながらない。
文字の間隔は 96 px の字なら 10〜30 画素ある)、(2) 2 方向の AND 合成は
単一の構造要素による閉じでは書けない。片方だけなら gclose を使うほうが速い。
濃淡画像にそのまま掛かる(内部で二値化しない)。灰色の閉じ演算なので、
暗い隙間を埋める方向に働く —— 字が明るく背景が暗い画像で使うこと。
逆なら先に invert を通す。端の扱いは scipy.ndimage の既定の reflect。
空フレーム(定数画像)はそのまま返る(埋めるべき隙間が無い)。値域は入力のまま
[0,1] に収まり、画像ごとの正規化はしない(値は画像間で比較できる)。
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。
runlength_smear 0.35 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_morphology —
py -3.11 examples/gallery2d_morphology.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(morphology)
gerode · gdilate · gopen · gclose · tophat · bothat · morph_grad · persistence_map
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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