xg_regress_contours — 2D `xldgeom` op

• Datenarten: contour → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xg_regress_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

RMS-Residuum der Total-Least-Squares-Gerade = sqrt(kleinerer Kovarianz-Eigenwert).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

The perpendicular (orthogonal-regression) residual variance of a point set

equals its smallest covariance eigenvalue; its square root is the RMS

perpendicular distance to the best-fit line.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`xldgeom`)

xg_moments · xg_area_center · xg_eccentricity · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_clip_contours · xg_gen_polygons

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

xg_regress_contours — 2D xldgeom op