cv_hough_lines — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

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

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

Verwendung

Linien-(Liniensegment-)Erkennung mittels probabilistischer Hough-Transformation (ein skalares Merkmal, OpenCV-Implementierung). Erstellt zunächst mit Canny ein Kantenbild und sucht darin per Abstimmungsverfahren nach Mengen von Kantenpixeln, die auf einer Linie liegen, um sie als Segmente zu erkennen - hier wird nur die Anzahl der erkannten Segmente zurückgegeben (0, wenn keine gefunden werden).

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

HALCON の hough_lines(Detect lines in edge images with the help of the Hough transform and returns it in HNF.)に相当(近似。線のパラメータではなく本数のみ)。実装は `cv2.HoughLinesP(Canny(_u8(v),50,150), 1, pi/180, threshold=int(20+40*a), minLineLength=int(10+20*b), maxLineGap=5)` —— a は投票数のしきい値(直線と認める最低票数)を 20〜60 に、b は最小線分長を 10〜30 に振る。Canny の内部しきい値(50, 150)と maxLineGap(5)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_lines — 2D features op