contour op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "projective_trans_contour_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: projective_trans_contour_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Wendet auf jeden Punkt der Kontur eine pseudo-perspektivische Schrumpfung an, die von der Spaltenposition abhängt (die Koordinaten jedes Punkts werden durch `d = 1 + 0.3*a*(col - Zentrum)/Breite geteilt). Zu beachten: Dies ist eine Annäherung durch eine einfache, nur in eine Richtung wirkende Maßstabsänderung und keine echte projektive Transformation über eine 3x3-Homographie-Matrix. Ein Ersatz für HALCONs projective_trans_contour_xld` (Apply a projective transformation to an XLD contour.).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a が収縮の強さを振る。b` は未使用(画像版の
`projective_trans_image とは異なり、この輪郭版は b` を使わない)。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure
• 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.
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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