xg_regress_contours — 2D xldgeom op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "xg_regress_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出(非图像的返回值直接显示其值)。*

用法

全最小二乘直线残差 RMS = sqrt(协方差较小的特征值)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

The perpendicular (orthogonal-regression) residual variance of a point set

equals its smallest covariance eigenvalue; its square root is the RMS

perpendicular distance to the best-fit line.

详细使用指南

• gallery2d_geometry 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
xg_regress_contours 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity

同类别(xldgeom)

xg_moments · xg_area_center · xg_eccentricity · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_clip_contours · xg_gen_polygons

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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