sk_find_contours — 2D `contour` op

• データ種: image → contour

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

使い方

等高線抽出(marching squares)。グレースケール画像上で指定したレベル値と交差する曲線を辿り、サブピクセル精度の輪郭座標列の集合として返す —— 二値画像の外周だけでなく、連続値の等高線も扱える点が二値輪郭抽出と違う。

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)。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_contour_measure 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_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

型が繋がる次の op(`contour` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sk_find_contours — 2D contour op

使い方