xg_regress_contours — 2D xldgeom op

• 데이터 종류: contour → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "xg_regress_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

전 최소제곱 직선 잔차 RMS = sqrt(공분산의 작은 쪽 고유값).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_geometry 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.