projective_trans_contour_xld — 2D `contour` op

• 데이터 종류: contour → contour

• 호출: fullseye.apply(img, "projective_trans_contour_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: projective_trans_contour_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

윤곽선의 각 점에 열(column) 위치에 따른 의사(疑似) 원근 수축을 적용한다(`d = 1 + 0.3*a*(col - 중심)/너비로 각 점의 좌표를 나눈다). 진짜 3x3 호모그래피 행렬에 의한 투영 변환이 아니라 한쪽 방향만의 간단한 축척 변화로 근사한 점에 주의. HALCON의 projective_trans_contour_xld`(Apply a projective transformation to an XLD contour.)의 대역.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`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)。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`contour` 를 입력으로 받는 것)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

projective_trans_contour_xld — 2D contour op

사용법