cv_hough_circles — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_hough_circles", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: hough_circles (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Kreiserkennung mittels Hough-Transformation (ein skalares Merkmal, OpenCV-Implementierung). Erkennt Kreismittelpunkte und -radien per Abstimmung mit der HOUGH_GRADIENT-Methode, die auf Kanten-Gradienteninformationen beruht - hier wird nur die Anzahl der erkannten Kreise zurückgegeben (0, wenn keine gefunden werden).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の hough_circles(Detect centers of circles for a specific radius using the Hough transform.)に相当(近似。中心座標ではなく本数のみ)。実装は `cv2.HoughCircles(_u8(v), HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=10+int(a*20), param1=100, param2=20+int(b*20), minRadius=3, maxRadius=20)` —— a は検出する円同士の最小中心間距離を 10〜30 に、b は中心検出の投票しきい値 param2(小さいほど誤検出が増える)を 20〜40 に振る。param1(内部の Canny 高しきい値)と半径範囲(3〜20)は固定。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cv_hough_circles — 2D features op