subpix op• Datenarten: image → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sp_critical_points_sub_pix", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: critical_points_sub_pix (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Erkennt die Subpixel-Positionen von Maxima, Minima und Sattelpunkten gemeinsam (entspricht HALCON `critical_points_sub_pix`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`sp_local_max_sub_pix / sp_local_min_sub_pix / sp_saddle_points_sub_pix の 3 つを同じしきい値 a で実行し、検出点を極大→極小→鞍点の順で 1 つの CONTOUR に連結する。b` は未使用。戻り値の座標単位は入力画像のピクセル(サブピクセル小数値)。個々の種類を区別せず「臨界点がどこにあるか」だけを知りたい場合に使う。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
subpix)sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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