xcv2_hitmiss — 2D region op

• データ種: region → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv2_hitmiss", 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(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

ヒットオアミス変換で「中心は背景・上下左右は前景」という十字パターンを

検出する（`cv2.MORPH_HITMISS`）。

固定カーネル `[[0,1,0],[1,-1,1],[0,1,0]]` を使う（1=前景必須、-1=背景必須、

0=不問）。`a, b` は未使用。前景に囲まれた 1 画素の窪み（孤立した背景

画素）を拾うので、細線化後の欠け検出や形状のノッチ検出に使える。入力は

しきい値 0.5 で二値化してから判定する。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_region 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。

threshold 0.50 0.50
xcv2_hitmiss 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_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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