fullseye
r2_inner_circle — 2D region op
- データ種:
region→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "r2_inner_circle", 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:
inner_circle(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 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):
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):
使い方
Largest inscribed circle drawn as a mask (a scales drawn radius; a=0.5=exact).
領域の最大内接円をマスクとして描く。入力を > 0.5 で前景マスクに直し、
scipy.ndimage.distance_transform_edt で各前景画素から最近傍の背景画素
までの距離を取り、その最大値 r0 を与える画素を中心 (cy, cx) とする
(最大値が複数あれば行優先で最初の画素)。描く半径は
r = r0 * (0.6 + 0.8*a) で、a=0 で 0.6 倍、a=0.5 で r0 そのまま、
a=1 で 1.4 倍(a は [0,1] に clip、非有限なら 0.5)。b は未使用。
返り値は入力と同形の float64 0/1 マスク(円板 (y-cy)^2+(x-cx)^2 <= r^2)。
前景が無ければ全零。座標は (row, col)。
注意: r0 は「背景画素の中心までの距離」なので、a=0.5 でも描いた円板は
領域の縁を 1 画素程度はみ出すことがある(10x20 の矩形で 2 画素、半径 7 の
円板で 12 画素の外側画素を実測)。厳密に内側へ収めたいなら a を少し
下げる。領域が複数の連結成分からなる場合も内接円は 1 つだけ(最も太い成分の
もの)。3 次元配列 (H,W,C) は (H, W*C) に平坦化されるのでカラー画像は渡さない。
前段に threshold や select_largest、対になる外接円は
r2_smallest_circle(両者の半径比が真円度の粗い指標になる)。
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
r2_inner_circle 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_region —
py -3.11 examples/gallery2d_region.py
型が繋がる次の op(region を入力に取れる)
identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
同カテゴリ(region)
reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
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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