contour op• Datenarten: image → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_find_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Konturextraktion (marching squares). Verfolgt Kurven, die einen angegebenen Pegelwert in einem Graustufenbild kreuzen, und gibt sie als Menge subpixelgenauer Konturkoordinatenfolgen zurück -- im Unterschied zur binären Konturextraktion können hiermit auch kontinuierliche Konturen behandelt werden, nicht nur der Umriss eines Binärbildes.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は `measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) のうち頂点数 3 未満の断片を捨てたもの —— a は等高線のレベル(しきい値)を 0.2〜0.7 に振る。b は未使用。戻り値は画像形状と輪郭座標配列のリストを持つ辞書(contour` 型)。
• 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 · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_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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