hough_circle_trans — 2D features op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hough_circle_trans", 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)

• HALCON 相当: hough_circle_trans(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

円検出のための Hough 変換。エッジマスクに対して半径 4〜19(3 刻み)の

円テンプレート群で `skimage.transform.hough_circle` を計算し、全半径での

最大応答を [0,1] に正規化して返す。HALCON の `hough_circle_trans`

（Return the Hough-Transform for circles with a given radius.）に相当

(HALCON は半径を明示指定するが、ここでは固定レンジを総当たりする近似)。

`a がエッジ抽出の閾値を振る。b` は未使用 ―― 探索する半径レンジは

コード側に固定されており、`b` で半径を選ぶことはできない。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(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. 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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