subpix op• Datenarten: image → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sp_lowlands_center", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: lowlands_center (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Gibt den Schwerpunkt minimaler "Becken" (flache Regionen, die niedriger sind als ihre Umgebung) zurück (entspricht HALCON `lowlands_center`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`sp_plateaus と同じ量子化による平坦領域抽出を行った上で、外周の画素がすべて厳密に高い(領域極小である)ものだけを残し、さらに深さ(外周の最小値との差)が min_depth = 0.01 + 0.40*a 以上のものだけを採用する。b` は未使用。戻り値は CONTOUR、各盆地につき 1 点(重心座標、単位はピクセル)。入力が 200,000 画素を超える場合は安全側で空集合を返す。
• 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_critical_points_sub_pix · sp_plateaus
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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