center_from_symmetric_edges — AOI `symmetry` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.center_from_symmetric_edges(image, threshold=0.08, sigma=1.0, min_span=6.0, mad_z=3.5, diagonals=False) (実装を直接呼ぶなら import symmetry2d; symmetry2d.center_from_symmetric_edges(image, threshold=0.08, sigma=1.0, min_span=6.0, mad_z=3.5, diagonals=False)、台帳から引くなら opsaoi.get("center_from_symmetric_edges"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

対称な外側エッジ対の中点を頑健に集約し、2-D 中心を返す。

Parameters

image : array-like, shape (H, W)

グレー画像または region。各行・列のプロファイルを既存の

measuring1d.measure_pos でサブピクセル計測する。

threshold : float, default 0.08

エッジ振幅の下限。画像ダイナミックレンジに対する比で、範囲は (0, 1]。

sigma : float, default 1.0

1-D プロファイルを微分する前の Gaussian sigma [px]。範囲は [0, 10]。

min_span : float, default 6.0

採用する外側エッジ対の最小間隔 [px]。範囲は (0, min(H,W)]。

mad_z : float, default 3.5

中点を残す MAD 尺度。範囲は [1, 20]。

diagonals : bool, default False

True なら ±45 度の走査線も中心候補に加える。

Returns

dict

center=(row,col)、採用対数、MAD、走査方向別の中点を持つ table。

Notes

片側の欠けは少数の中点だけを動かすため面積重心より頑健だが、欠けのない滑らかな領域では全画素を使う重心の方が精密になり得る。対が 3 本未満、定数入力、対象が画像端で切れる場合は ValueError。内部模様の最外エッジが外形より強い場合や、欠けが走査線の半数を超える場合は頑健集約でも救えない。

Liu, Hel-Or, Kaplan and Van Gool, Computational Symmetry in Computer Vision and Computer Graphics, FnT CGV 5(1-2), 2010.

詳しい使い方ガイド

• aoi_frontend 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_symmetry_self_reference_inspection — py -3.11 examples/poc_symmetry_self_reference_inspection.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

symmetry_difference_map · symmetry_score

同カテゴリ(`symmetry`)

reflection_axis · rotational_symmetry · symmetry_difference_map · symmetry_score

*Provenance: symmetry2d.py — AOI 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)。*

center_from_symmetric_edges — AOI symmetry op

使い方