contour_to_img — 2D `bridge` op

• 資料種類:contour → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "contour_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

contour_to_img: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

在 XLD 輪廓自身的座標系中把它畫回去 —— 有 43 個 op 會產生輪廓，卻沒有 1 個 op 能把它落到影像上。

圖的產生器把輪廓畫成折線，但那是工具內部的實作，無法從已註冊 op 呼叫(既不出現在 fullseye.apply 中，也不出現在 Studio 中)。

• a → 線寬 1 + int(2a)(1〜3 像素)。

• b → 深淺的分配方式。b < 0.5 為全部相同深淺，b >= 0.5 為 點數越多的輪廓越深(依名次分配到 0.15〜0.85)。哪些是主要輪廓一目了然。

• 回傳值: 輪廓所帶 shape(原影像大小)的 float64，白底深色線。★連 1 條輪廓都沒有時回傳空白(不會變成一塊黑板)。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 0.50 0.50

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

contour_to_img — 2D bridge op