fullseye
xg_eccentricity — 2D xldgeom op
- データ種:
contour→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "xg_eccentricity", 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:
eccentricity_points_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
Eccentricity sqrt(1 - lambda_min/lambda_max) from the point covariance.
輪郭辞書 {"shape", "cs"} の全輪郭の点を 1 つの点集合にまとめ、その
(row, col) 座標の母共分散行列の固有値 λ_min <= λ_max から離心率
e = sqrt(1 - λ_min/λ_max) を返す。閉輪郭の重複した終点(先頭と同じ点)は
数えない。a, b は未使用。
返り値は numpy.float64 で [0, 1]。真円・正方形など等方な点配置で 0、
一直線上の点(λ_min = 0)で 1。点が 2 個未満、または λ_max <= 1e-12
(全点同一)なら 0.0。輪郭が複数あればそれらをまとめた分布の離心率になり、
個々の輪郭の形ではなく配置の広がりも混ざる(輪郭ごとに評価したいなら先に
select_contours_xld などで 1 本に絞る)。輪郭点の密度に依存する(点が
密な部分が重く効く)点は面積ベースの指標と異なる。軸比そのものは
xg_elliptic_axis、主軸の向きは xg_orientation。
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
xg_eccentricity 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_geometry —
py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
同カテゴリ(xldgeom)
xg_moments · xg_area_center · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_regress_contours · xg_clip_contours · xg_gen_polygons
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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