hough_line_trans — 2D features op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hough_line_trans", 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: hough_line_trans(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(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

直線検出のための Hough 変換アキュムレータ。まず Sobel 勾配からエッジ

マスクを作り、`skimage.transform.hough_line` でアキュムレータ空間

(角度×距離)を計算、正規化してから入力と同じ画素形状にリサイズして返す

(アキュムレータそのものの座標系ではなく画像として可視化する形)。HALCON の

`hough_line_trans`（Produce the Hough transform for lines within

regions.）に相当。

`a がエッジ抽出の閾値(0.2〜0.6)を振る。b` は未使用。半径・角度分解能

は skimage の既定値に固定されている。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features ファミリ 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。

hough_line_trans 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.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(features)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*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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